用python）生成一组等差数列（不含 0）并将其转化为一个 4*3 的矩阵 A；生成一个由标准 正态分布随机数构成的 3*4 矩阵 B

好的，关于你的问题，我可以给出以下的代码：

import numpy as np

# 生成等差数列
arr = np.linspace(1, 10, 12, dtype=int)
arr = arr[arr != 0]  # 去除 0

# 将等差数列转化为 4*3 的矩阵 A
A = np.reshape(arr, (4, 3))

# 生成标准正态分布随机数矩阵 B
B = np.random.randn(3, 4)

以上代码中，我们使用了 numpy 库中的 linspace 函数来生成等差数列，然后使用 reshape 函数将其转化为 4*3 的矩阵 A。接着，我们使用 numpy 库中的 random.randn 函数来生成标准正态分布随机数矩阵 B。

相关问题

用python生成一个包含921600个元素的等差数列，步长为3，起始值为1

可以使用以下代码生成这个等差数列：

lst = list(range(1, 921601, 3))

这个代码使用了 Python 内置的 `range()` 函数来生成从 1 到 921600 的等差数列，步长为 3。然后将这个等差数列转换为列表并赋值给 `lst` 变量。

如何将Python生成的向量转化为一个10x10的矩阵

假设你已经生成了一个长度为100的向量，可以使用numpy库中的reshape函数将其转换为一个10x10的矩阵。

示例代码：

import numpy as np

# 生成一个长度为100的向量
vector = np.random.rand(100)

# 将向量转换为10x10的矩阵
matrix = vector.reshape((10, 10))

print(matrix)

运行结果：

[[0.03323926 0.37815521 0.05010085 0.26280358 0.07416457 0.65958206
  0.58503235 0.17267879 0.52001433 0.56793017]
 [0.36002896 0.82620694 0.74107119 0.15846544 0.4503239  0.45850716
  0.73218734 0.02772196 0.22664824 0.06874579]
 [0.92632987 0.55227671 0.68646349 0.78993938 0.71913451 0.28438496
  0.75608511 0.12471315 0.68936622 0.3527553 ]
 [0.08954926 0.21371604 0.20967064 0.25869779 0.0907832  0.23608695
  0.63506002 0.47000584 0.54733659 0.38004284]
 [0.40298434 0.30839186 0.77978526 0.94108756 0.6048129  0.08357844
  0.47130168 0.16128915 0.14445128 0.15594249]
 [0.73139652 0.65850716 0.26221042 0.16807918 0.7623689  0.24893743
  0.44581545 0.94032623 0.67493159 0.09333725]
 [0.81208014 0.16610943 0.63979212 0.01178323 0.27713591 0.18894642
  0.13644185 0.92720969 0.94359361 0.39904332]
 [0.4808465  0.8097011  0.12974887 0.73926085 0.12001864 0.08231494
  0.86348989 0.99491584 0.33327054 0.15071856]
 [0.13360137 0.78913468 0.03068087 0.18780705 0.69312714 0.34795974
  0.14295549 0.22892616 0.00935711 0.73523099]
 [0.61943068 0.90685353 0.9291858  0.58928145 0.35608796 0.19084319
  0.56299832 0.00558425 0.89306051 0.07142249]]