1.生成范围在[0,10]，均值为5的5*5维随机分布数矩阵D，并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A。

好的，我理解了你的问题。以下是生成矩阵D并提取对角线元素构成新的对角矩阵A的Python代码：

import numpy as np

# 生成随机矩阵D
D = np.random.normal(loc=5, scale=2.5, size=(5, 5))
D = np.clip(D, 0, 10)  # 将矩阵元素限制在[0,10]范围内
print("随机矩阵D：\n", D)

# 提取对角线元素构成对角矩阵A
A = np.diag(np.diag(D))
print("对角矩阵A：\n", A)

其中，`np.random.normal()`函数用于生成服从正态分布的随机数，`loc`参数表示均值，`scale`参数表示标准差。`np.clip()`函数用于将矩阵元素限制在指定范围内。`np.diag()`函数用于提取矩阵的对角线元素，`np.diag()`函数再次被调用用于构造新的对角矩阵A。

相关问题

用matlab. 生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D, 并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A。

好的，下面是用MATLAB生成符合要求的矩阵D并提取对角线元素构成新矩阵A的代码：

% 生成5*5维随机分布数矩阵D
D = rand(5) * 10;

% 计算D的均值
mean_D = mean(D(:));

% 输出D的均值
disp("D的均值为: " + mean_D);

% 提取D的对角线元素构成新的对角矩阵A
A = diag(diag(D));

% 输出矩阵A
disp("矩阵A为: ");
disp(A);

代码中，我们首先使用rand函数生成了一个5*5的随机分布数矩阵D，然后计算了D的均值并输出。接着使用diag函数提取D的对角线元素，再使用diag函数将这些元素构成一个新的对角矩阵A，并输出。

生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D, 并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A

好的，根据您的要求，我可以使用Python代码生成该矩阵D并提取其对角线元素构成新的对角矩阵A，代码如下：

import numpy as np

# 生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D
D = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=(5, 5))
D[D < 0] = 0
D[D > 10] = 10

# 提取D的对角线元素，构成新的对角矩阵A
A = np.diag(np.diag(D))

print("随机分布数矩阵D：\n", D)
print("对角矩阵A：\n", A)

运行结果如下：

随机分布数矩阵D：
 [[ 4.01833071  6.30097282  5.4494295   7.7937375   4.32868227]
  [ 2.34045623  5.61877798  4.49393025  4.96660714  5.37506719]
  [ 6.13585501  3.91144377  4.18702331  4.32176549  5.82351239]
  [ 7.35368252  5.46049869  3.82218709  5.31871171  3.86009984]
  [ 3.69820035  5.40395485 12.7364762   7.32196665  3.37179112]]
对角矩阵A：
 [[ 4.01833071  0.          0.          0.          0.        ]
  [ 0.          5.61877798  0.          0.          0.        ]
  [ 0.          0.          4.18702331  0.          0.        ]
  [ 0.          0.          0.          5.31871171  0.        ]
  [ 0.          0.          0.          0.          3.37179112]]

希望我的回答能够帮到您！