python语言生成一个FP16的矩阵， Mantissa part is random number, Exp is Gaussian distribution with Range of +/- 6, Sigma =2

可以使用numpy库来生成一个FP16的矩阵，其中Mantissa部分是随机数，Exp部分是均值为0，标准差为2的高斯分布，范围为+/-6。

以下是生成该矩阵的代码：

import numpy as np

# 定义矩阵大小
rows = 4
cols = 4

# 生成Mantissa部分随机数
mantissa = np.random.rand(rows, cols).astype(np.float16)

# 生成Exp部分高斯分布
exp = np.random.normal(loc=0, scale=2, size=(rows, cols)).astype(np.float16)

# 将Exp部分限制在+/-6范围内
exp[exp > 6] = 6
exp[exp < -6] = -6

# 将Mantissa和Exp组合成FP16矩阵
fp16_matrix = np.multiply(mantissa, np.exp2(exp))

这样就生成了一个4x4的FP16矩阵。

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python语言生成一个FP16的矩阵，右一半矩阵为0, Mantissa part is random number, Exp is Gaussian distribution with Range of +/- 6, Sigma =2

以下是使用Python实现的生成FP16矩阵的示例代码，使用了numpy库中的随机数生成函数和高斯分布函数：

import numpy as np

ROWS = 4
COLS = 8

# 生成随机数
np.random.seed(0)
mantissa = np.random.rand(ROWS, COLS//2).astype(np.float16)
exponent = np.round(np.random.normal(0, 2, (ROWS, COLS//2))).astype(np.float16)
exponent[exponent > 6] = 6
exponent[exponent < -6] = -6

# 计算矩阵
matrix = np.zeros((ROWS, COLS), dtype=np.float16)
matrix[:, :COLS//2] = mantissa * np.power(2, exponent)

# 输出矩阵
print(matrix)

本代码中，首先使用numpy库中的随机数生成函数生成指定范围和分布的随机数，其中mantissa使用numpy.random.rand函数生成0到1之间的随机数，exponent使用numpy.random.normal函数生成均值为0，标准差为2的高斯分布随机数，并使用numpy.round函数取整后进行范围限制。然后使用numpy.zeros函数创建全零矩阵，并将右一半矩阵赋值为0，左一半矩阵计算值为mantissa * 2^exponent。最后输出生成的矩阵。注意，为了精度考虑，mantissa和exponent均使用dtype=np.float16指定为FP16类型。

python语言生成一个矩阵 Non zero number, Mantissa part is random number, Exp is Gaussian distribution with Range of +/- 6, Sigma =2

以下是使用Python实现的生成矩阵的示例代码，使用了numpy库中的随机数生成函数和高斯分布函数：

import numpy as np

ROWS = 4
COLS = 4

# 生成随机数
np.random.seed(0)
mantissa = np.random.rand(ROWS, COLS)
exponent = np.round(np.random.normal(0, 2, (ROWS, COLS)))
exponent[exponent > 6] = 6
exponent[exponent < -6] = -6

# 计算矩阵
matrix = mantissa * np.power(10, exponent)

# 输出矩阵
print(matrix)

本代码中，首先使用numpy库中的随机数生成函数生成指定范围和分布的随机数，其中mantissa使用numpy.random.rand函数生成0到1之间的随机数，exponent使用numpy.random.normal函数生成均值为0，标准差为2的高斯分布随机数，并使用numpy.round函数取整后进行范围限制。然后使用numpy.power函数计算矩阵。最后输出生成的矩阵。