python产出random matrix

要在Python中生成随机矩阵，您可以使用NumPy库的random模块。具体来说，您可以使用random模块中的normal函数来生成一个服从正态分布的随机矩阵。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成一个大小为(行数, 列数)的随机矩阵，每个元素从均值为0、标准差为0.9的正态分布中随机抽取
random_matrix = np.random.normal(0, 0.9, (行数, 列数))

其中，行数和列数分别表示您想要生成的矩阵的行数和列数。您可以根据自己的需求进行修改。

相关问题

python所有random

以下是Python中random模块的一些常用函数：
1. random.random()：返回一个0到1之间的随机实数。

import random
print(random.random()) # 输出：0.123456789

2. random.randint(a, b)：返回一个a到b之间的随机整数，包括a和b。

import random
print(random.randint(1, 10)) # 输出：5

3. random.choice(seq)：从序列seq中随机选择一个元素。

import random
print(random.choice(['apple', 'banana', 'orange'])) # 输出：orange

4. random.shuffle(x)：将序列x中的元素随机打乱。

import random
x = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(x)
print(x) # 输出：[2, 4, 1, 5, 3]

5. random.sample(population, k)：从population序列中随机选择k个元素，返回一个新的序列。

import random
print(random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3)) # 输出：[2, 4, 1]

6. random.uniform(a, b)：返回一个a到b之间的随机实数，包括a和b。

import random
print(random.uniform(1, 10)) # 输出：5.123456789

7. random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)：从population序列中随机选择k个元素，可以设置权重。

import random
print(random.choices(['apple', 'banana', 'orange'], weights=[1, 2, 3], k=2)) # 输出：['orange', 'orange']

python+random类

Python中的random模块提供了各种生成随机数的函数。以下是几个常用的函数：

1. random.random()：生成0-1之间的随机浮点数。

import random
print(random.random()) # 输出：0.123456789

2. random.randint(a, b)：生成a-b之间的随机整数。

import random
print(random.randint(1, 10)) # 输出：5

3. random.choice(seq)：从序列seq中随机选择一个元素。

import random
print(random.choice(['apple', 'banana', 'orange'])) # 输出：banana

4. random.sample(seq, k)：从序列seq中随机选择k个元素。

import random
print(random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3)) # 输出：[2, 4, 5]

5. random.shuffle(x)：将序列x中的元素随机打乱。

import random
x = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(x)
print(x) # 输出：[2, 5, 1, 4, 3]