利用 NumPy 函数 np.random.seed(123)指定随机数种子，利用 NumPy 的 random.randint()函数生成 2 行 5 列的 2 维数组 X，数组元素为 1～10 之间的整 数，要求： a) 利用 eye()函数生成一个大小为 5 行 5 列的单位阵 Y； b) 利用 dot()函数计算矩阵 X 和矩阵 Y（单位阵）的矩阵乘积，得到 2 行 5 列的矩阵；

代码如下：

import numpy as np

# 设置随机数种子
np.random.seed(123)

# 生成2行5列的随机整数数组
X = np.random.randint(1, 11, size=(2, 5))
print("随机整数数组X：\n", X)

# 生成5行5列的单位阵Y
Y = np.eye(5)
print("单位阵Y：\n", Y)

# 计算矩阵乘积
Z = np.dot(X, Y)
print("矩阵乘积Z：\n", Z)

输出结果如下：

随机整数数组X：
 [[ 3  3  7  2  4]
 [ 7 10  1  2  1]]
单位阵Y：
 [[1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]]
矩阵乘积Z：
 [[ 3.  3.  7.  2.  4.]
 [ 7. 10.  1.  2.  1.]]

相关问题

np.random.seed(random_state)

`np.random.seed(random_state)`是NumPy中用于设置随机数种子的函数。通过设置随机数种子，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。

以下是两个例子来演示`np.random.seed(random_state)`的用法：

1. 使用`np.random.seed()`生成相同的随机数序列：

from numpy import *

num = 0
while(num < 5):
    random.seed(5)
    print(random.random()) # 输出：0.22199317108973948
    num += 1

2. 使用`np.random.RandomState()`生成相同的随机数序列：

import numpy as np

rng = np.random.RandomState(2020)
for i in range(10):
    data = rng.randint(0, 100)
    print(data) # 输出：65 68 47 61 92 68 80 23 49 59

np.random.seed()

np.random.seed()是NumPy库中的一个函数，用于设置随机数生成器的种子。种子是一个整数，它确定了随机数生成器的初始状态。通过设置相同的种子，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。

使用np.random.seed()的语法如下：
np.random.seed(seed)

其中，seed是一个整数参数，可以是任意整数值。

设置种子后，可以使用NumPy中的其他随机数生成函数（如np.random.rand()、np.random.randint()等）来生成随机数。每次运行程序时，生成的随机数序列将保持一致。