numpy生成一个随机的6×6数独矩阵

在Python的NumPy库中，虽然原生的函数并不直接用于生成数独矩阵，但是我们可以利用一些技巧结合循环和条件判断来创建一个随机的6x6数独矩阵。请注意，生成的数独矩阵需要满足每一行、每一列以及每个3x3宫格内数字都不重复的规则。

以下是一个简单的示例，如何生成一个随机的6x6数独矩阵：

import numpy as np
import random

def generate_sudoku(size):
    # 初始化一个全零矩阵
    sudoku = np.zeros((size, size), dtype=int)

    def place_number(row, col, num):
        nonlocal sudoku
        if valid_move(sudoku, row, col, num):
            sudoku[row][col] = num
            return True
        else:
            return False

    def is_valid_move(matrix, row, col, num):
        for i in range(row):
            if matrix[i][col] == num:
                return False
        for j in range(col):
            if matrix[row][j] == num:
                return False
        box_size = int(np.sqrt(size))
        start_row = (row // box_size) * box_size
        start_col = (col // box_size) * box_size
        for i in range(start_row, start_row + box_size):
            for j in range(start_col, start_col + box_size):
                if matrix[i][j] == num:
                    return False
        return True

    # 随机填充数独矩阵
    for i in range(size):
        for j in range(size):
            while not place_number(i, j, random.randint(1, size)):
                pass

    return sudoku

# 生成6x6的数独矩阵
sudoku_6x6 = generate_sudoku(6)
print(sudoku_6x6)