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
时间: 2024-03-19 12:45:54 浏览: 16
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:
```python
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。
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生成一个矩阵 Non zero number, Mantissa part is random number, Exp is Gaussian distribution with Range of +/- 6, Sigma =2
以下是生成矩阵的示例代码,使用了C++11的random库和cmath库中的高斯分布函数:
```c++
#include <iostream>
#include <random>
#include <cmath>
using namespace std;
const int ROWS = 4;
const int COLS = 4;
int main() {
// 生成随机数引擎
random_device rd;
mt19937 gen(rd());
uniform_real_distribution<double> disMantissa(0.0, 1.0);
normal_distribution<double> disExp(0.0, 2.0);
// 生成矩阵
double matrix[ROWS][COLS];
for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
for (int j = 0; j < COLS; j++) {
double mantissa = disMantissa(gen);
double exponent = round(disExp(gen));
if (exponent > 6) exponent = 6;
if (exponent < -6) exponent = -6;
matrix[i][j] = mantissa * pow(10, exponent);
}
}
// 输出矩阵
for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
for (int j = 0; j < COLS; j++) {
cout << matrix[i][j] << " ";
}
cout << endl;
}
return 0;
}
```
本代码中,首先使用random_device生成随机数种子,然后使用mt19937随机数引擎和uniform_real_distribution和normal_distribution生成指定范围和分布的随机数。接着使用两层循环生成矩阵,每个元素的幂指数使用round函数取整,然后再进行范围限制和计算。最后输出生成的矩阵。
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:
```python
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。