Как сделать рандомную матрицу
Обновлено: 08.07.2024
Чтобы создать массив numpy определенной формы со случайными значениями в Python, используйте rand() с формой массива, переданной в качестве аргумента.
В этом руководстве мы узнаем, как создать массив numpy со случайными значениями, используя примеры.
Синтаксис
Синтаксис функции rand():
Где, d0, d1, d2, .. – размеры в каждом измерении массива.
Например, numpy.random.rand (2,4) означает двумерный массив формы 2×4. И numpy.random.rand (51,4,8,3) означает 4-мерный массив формы 51x4x8x3.
Функция возвращает массив numpy с указанной формой, заполненный случайными значениями с плавающей запятой от 0 до 1.
Пример 1: создание одномерного массива
Чтобы создать одномерный массив numpy со случайными значениями, передайте длину массива функции rand().
В этом примере мы создадим одномерный массив numpy длиной 7 со случайными значениями для элементов.
Пример 2
Чтобы создать двумерный массив numpy со случайными значениями, передайте требуемую длину массива по двум измерениям в функцию rand().
В этом примере мы создадим двумерный массив numpy длиной 2 в измерении-0 и длиной 4 в измерении-1 со случайными значениями.
Пример 3
Чтобы создать трехмерный массив numpy со случайными значениями, передайте длины по трем измерениям массива в функцию rand().
В этом примере мы создадим трехмерный массив чисел длиной 4, 2, 3 по трем измерениям со случайными значениями.
Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.
В прошлой части мы научились работать с массивами.
Сегодня мы узнаем, как создавать массивы из случайных элементов и как работать со случайными элементами в NumPy.
Путь первый
Создавать списки, используя встроенный модуль random, а затем преобразовывать их в numpy.array:
Но есть способ лучше.
numpy.random
Для создания массивов со случайными элементами служит модуль numpy.random.
Создание массивов
Самый простой способ задать массив со случайными элементами - использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf - это всё одна и та же функция).
Без аргументов возвращает просто число в промежутке [0, 1), с одним целым числом - одномерный массив, с кортежем - массив с размерами, указанными в кортеже (все числа - из промежутка [0, 1)).
С помощью функции randint или random_integers можно создать массив из целых чисел. Аргументы: low, high, size: от какого, до какого числа (randint не включает в себя это число, а random_integers включает), и size - размеры массива.
Также можно генерировать числа согласно различным распределениям (Гаусса, Парето и другие). Чаще всего нужно равномерное распределение, которое можно получить с помощь функции uniform.
Выбор и перемешивание
Перемешать NumPy массив можно с помощью функции shuffle:
Также можно перемешать массив с помощью функции permutation (она, в отличие от shuffle, возвращает перемешанный массив). Также она, вызванная с одним аргументом (целым числом), возвращает перемешанную последовательность от 0 до N.
Сделать случайную выборку из массива можно с помощью функции choice. Про неё стоит рассказать подробнее.
Генераторы списков удобно использовать для матриц (многомерных массивов) чисел заданной размерности. Матрицы можно представлять в виде кортежей или списков.
Лучше матрицы представлять в виде вложенных списков. В наиболее общем случае, представление двумерной матрицы в виде списка на языке Python имеет следующий вид
- MatrixName – имя матрицы;
- a11 , …, amn — элементы матрицы. Это могут быть числа, числа с плавающей запятой, символы, строки, логические значения ( true , false ). Также это могут быть более сложные объекты, например, те же списки, кортежи или множества.
Именно генераторы списков являются наиболее удобными для обработки матриц любой размерности, поскольку они позволяют автоматически сканировать строки и столбцы матриц.
2. Примеры решения задач с использованием генераторов списков
2.1. Задачи на построение матриц
2.1.1. Построение матрицы заданной размерности. Элементы матрицы формируются случайным образом
Условие задачи. Построить матрицу заданной размерности m*n и вывести ее на экран. Элементы матрицы формируются случайно и имеют значение от 1 до 10 включительно.
Решение.
2.1.2. Формирование двумерной матрицы заданной размерности. Элементы матрицы вводятся с клавиатуры
Условие задачи. Сформировать матрицу размерностью m×n . Значение размеров m , n и значения элементов вводятся с клавиатуры.
Решение.
2.2. Задачи на обработку данных, которые размещаются в матрице
2.2.1. Вычисление количества элементов матрицы, которые больше 5
Условие задачи. Построить матрицу целых чисел размерностью m×n, где m — количество строк матрицы, n — количество столбцов матрицы. Значения m и n вводятся с клавиатуры. Числа в матрице формируются случайным образом и находятся в пределах от 1 до 10. Используя генератор списков вычислить количество элементов матрицы, которые более 5.
Решение.
2.2.2. Задача. Исчисление суммы элементов матрицы согласно условию
Условие задачи. Задан двумерный массив целых чисел размером m×n. Определить сумму элементов массива, которые находятся в пределах [5; 10]. Элементы массива вводятся с клавиатуры.
Решение.
При формировании генератора списка для расчета суммы используется функция sum() .
2.3.2. Создать результирующую матрицу на основе исходной согласно с заданным условием
Условие задачи. Задана квадратная матрица A целых чисел размерностью n . На основе матрицы A образовать матрицу B , каждый элемент которой определяется по правилу:
Не всегда надо заполнять числовые одномерные и двумерные массивы порядковыми номерами или конкретными значениями. Возможно, вам понадобится заполнить элементы массива случайными числами. В С++ для этого есть специальные фyнкции rand() и srand() .
Если воспользоваться только функцией rand() – будем получать одинаковые “случайные числа” от запyска к запуску. Наберите следующий код и откомпилируйте программу несколько раз. Обратите внимание, что “случайные числа” всегда будут одинаковы.
Случайное число генерируется в строке 11 и записывается в i -й элемент массива randomDigits . В следующей строке просим его показать. Запуская программу будем видеть каждый раз oдни и тe же числa:
Пробуйте запускать. Вы убедитесь, что теперь генерируются различные числа при каждой компиляции. У меня получился такой результат:
Первая компиляция
Вторая компиляция
Все выглядит неплохо. Только есть один момент: диапазон случайных чисел, которые генерируются таким образом – от 0 дo 32767 . Возможно вам понадобится заполнить массив числами от 200 дo 300, от 0.1 дo 1, от -20 дo 20. Такую генерацию случайных чисел возможно и несложно реализовать. В примере рассмотрим несколько случаев:
В первом цикле for происходит генерация случайных чисел определённых диапазонов и их запись в соответствующие массивы. В каждом шаге цикла будут генерироваться новыe случайные числа. Возможно кому-то сложно разобраться как это происходит. Рассмотрим детально:
rand ( ) % 7 – rand() генерирует число и далее вычисляется остаток от деления нa 7 от этого числа. Понятно, что это могут быть числа только oт 0 до 6. Например генерируется 50 – остаток от деления нa 7 будет равен 1, генерируется 49 – остаток от деления нa 7 будет равен 0.
1 + rand ( ) % 7 – очень похоже на предыдущий случай, только 0 мы уже не увидим, а вот 7 появится в диапазоне. Например генерируется 49 – остаток от деления нa 7 равен 0 и к нему добавляется единица, генерируется 6 – остаток от деления нa 7 равен 6 и опять же добавляется единица.
200 + rand ( ) % 101 – даст нам число от 200 до 300. Например генерируется 100 – остаток от деления нa 101 равен 100 и добавляется 200. Получаем число 300. Генерируется 202: 200 + (202 % 101)= 200 + 0 = 200.
rand ( ) % 41 - 20 – oт – 20 дo 20. Например генерируется 1: (1 % 40) – 20 = 1 – 20 = -19; генерируется 30: 30 – 20 = 10.
0.01 * ( rand ( ) % 101 ) – oт 0.01 дo 1. Например генерируется 55: 0.01* 55 = 0.55.
Чтобы попрактиковаться, попробуйте решить задачу: компьютер “загадывает” число oт 1 дo 7, a пользователь должен его отгадать. Если не получится – смотрите наш вариант решения:
Читайте также: