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Python 生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法

Python

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今天小编就为大家分享一篇Python 生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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Python 生成生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法之间的随机数矩阵方法

今天小编就为大家分享一篇Python 生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所

帮助。一起跟随小编过来看看吧

1. 使用函数使用函数 np.random.random

由于 np.random.random() 默认生成 0~1 之间的小数，因此需要转换一下

如生成如生成 3*3 的的 -1~1 之间的随机数矩阵之间的随机数矩阵

-1 + 2*np.random.random((3,3))

# -*- coding:utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

import pylab

import cv2

import numpy as np

img = plt.imread("1.png") #在这里读取图片

#plt.imshow(img) #显示读取的图片

#pylab.show()

print "start processing..."

for i in range(1,200):

# fil = np.random.randint(0, 10, size=[3, 3])

fil = -1 + 2*np.random.random((3,3))

res = cv2.filter2D(img,-1,fil) #使用opencv的卷积函数

# plt.imshow(res) #显示卷积后的图片

pic_name = str(i) + ".png"

# plt.imsave(pic_name, res)

# plt.imsave("res.jpg",res)

# pylab.show()

print "complete!"

以上这篇Python 生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多

多支持我们。

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function-18 列表推导生成随机数矩阵（高教社，《Python编程基础及应用》习题4-10）分数 10 作者海洋饼干叔叔单位重庆大学编写一个Python函数，生成一个m行n列的元素值不大于20的随机数矩阵（二维列表）。提示：使用random.randint()函数来生成随机数。函数接口定义： def generateMatrix(m,n) m: 行数，int, 1 < m < 100; n: 列数, int, 1 < n < 100. 裁判测试程序样例： import random m = int(input()) n = int(input()) r = generateMatrix(m,n) p = True for i in range(m): for j in range(n): if r[i][j] > 20: p = False break if m > 3 and n > 3: if r[0][0] == r[2][2] and r[1][1] == r[1][2] and r[0][2] == r[3][0]: p = False print(p) #测试程序的输出： True 测试输入样例： 5 3 测试程序输出： True

好的，这是一个生成随机数矩阵的函数，函数名为generateMatrix，它接收两个参数m和n，分别表示矩阵的行数和列数。函数的实现可以使用列表推导式，具体实现如下： ```python import random def generateMatrix(m, ...

random生成随矩阵

其中，np.random.rand()函数可以生成任意形状的[0, 1)之间的均匀分布随机数矩阵；np.random.randn()函数可以生成任意形状的标准正态分布随机数矩阵。例如，以下代码生成形状为(2, 3)的均匀分布随机数矩阵和标准...

python编写（1）建立一个全 0 矩阵 a，大小为 3x3, 类型为整型;（提示：dtype = int）（2）建立一个全 1 矩阵 b，大小为 4x5;（3）建立一个单位矩阵 c，大小为 4x4;（4）生成一个随机数矩阵 d，大小为 3x2.

# (4) 生成一个随机数矩阵 d，大小为 3x2 d = np.random.rand(3, 2) print("d:\n", d) ``` 运行结果： ``` a: [[0 0 0] [0 0 0] [0 0 0]] b: [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. ...

编写一个python函数，生成一个m行n列的元素值不大于20的随机数矩阵（二维列表）。提示：使用random.randint()函数来生成随机数。

可以使用以下Python代码来生成一个m行n列的元素值不大于20的随机数矩阵： import random def generate_matrix(m, n): matrix = [] for i in range(m): row = [] for j in range(n): row.append(random....

生成一个m行n列的元素值按序列的随机数矩阵

好的，可以使用Python内置的random库来生成随机数，并使用numpy库创建矩阵。以下是实现代码： ```python import random import numpy as np m = 3 # 行数 n = 4 # 列数 # 生成0到m*n-1的随机序列 seq = random....

python生成随机数进行GMM聚类

可以使用Python中的NumPy、SciPy和Scikit-Learn库来生成随机数并进行GMM聚类。首先，需要导入所需的库： ```python import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal from sklearn.mixture ...

(1 )建立-个全0矩阵a ,大小为3x3 ,类型为整型(提示: dtype= int) ; (2 )建立一个全1矩阵b ,大小为4x5 ; (3)建立一个单位矩阵c ,大小为4x4 ; (4 )生成一个随机数矩阵d ,大小为3x2 ; 要求:输出a,b,c,d。

# (4) 生成一个随机数矩阵d，大小为3x2 d = np.random.rand(3, 2) print("d = \n", d) ``` 输出结果如下： ``` a = [[0 0 0] [0 0 0] [0 0 0]] b = [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.]...

建立一个全 0 矩阵 a，大小为 3x3, 类型为整型;（提示：dtype = int）（2）建立一个全 1 矩阵 b，大小为 4x5;（3）建立一个单位矩阵 c，大小为 4x4;（4）生成一个随机数矩阵 d，大小为 3x2.

# 生成一个随机数矩阵 d，大小为 3x2 d = np.random.rand(3, 2) print("矩阵 d：\n", d) ``` 运行结果如下： ``` 矩阵 a： [[0 0 0] [0 0 0] [0 0 0]] 矩阵 b： [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. ...

编写程序，根据输入的行列数值，生成相应的矩阵，矩阵内元素为随机数

好的，我可以为您编写一个生成随机数矩阵的程序。以下是示例代码： ```python import random def generate_matrix(rows, cols): matrix = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): row....

生成0-10均值为5的3×5的均匀分布随机数矩阵c

以下是代码示例： ```python import numpy as np c = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(3,5)) + 5 print(c) ...注意，这里使用了 NumPy 库来生成随机数矩阵，并通过加 5 的方式将均值调整为 5。

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编写一个python函数，生成一个m行n列的元素值不大于20的随机数矩阵（二维列表）。 提示：使用random.randint()函数来生成随机数。

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建立一个全 0 矩阵 a，大小为 3x3, 类型为整型;（提示：dtype = int）（2）建立一个全 1 矩阵 b，大小为 4x5;（3）建立一个单位矩阵 c，大小为 4x4;（4）生成一个随机数矩阵 d，大小为 3x2.

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