Python的随机矩阵生成_随机生成可逆矩阵python代码

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生成随机数（以矩阵为例）

# 生成随机矩阵
import numpy as np
#　设置随机种子，保证每次生成的随机数一样
rd = np.random.RandomState(888) 
# 随机整数
matrix = rd.randint(-2, 3, (10, 10)) # 随机生成[-2,3)的整数，20x20的矩阵
# matrix = rd.randint(-2, 3, [10, 10]) # 效果同上
# print(matrix)
# 随机浮点数
matrix1 = rd.random((5, 5)) # 随机生成一个 [0,1) 的浮点数 ，5x5的矩阵
# print(matrix1)
如果想要生成固定区间的浮点数，可以采用如下两种方法 
# 生成随机矩阵
import numpy as np
#　设置随机种子，保证每次生成的随机数一样
rd = np.random.RandomState(888) 
# 方法一
matrix1 = rd.random((5, 5))*5 - 2 # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵
# 方法二
matrix1 = rd.uniform(-2, 3, (5, 5)) # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵
# print(matrix1)
生成固定分布的随机数
 
# 服从特定分布的随机数
# 生成随机矩阵
import numpy as np
#　设置随机种子，保证每次生成的随机数一样
rd = np.random.RandomState(888) 
# 1.均匀分布
matrix_uniform = rd.uniform(-2, 3, (5, 5)) # 随机生生成 [-2,3) 内的均匀分布随机浮点数 ，5x5的矩阵
# print(matrix_uniform)
# 2.正态分布
matrix_normal = rd.normal(5, 1, [5,5]) # 生成一个正态分布的随机数，均值为 5，标准差为 1，5x5的矩阵
# print(matrix_normal)
# 3.泊松分布
matrix_poisson = rd.poisson(5, (5,5)) # 生成一个泊松分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵
# print(matrix_poisson)
# 4.指数分布
matrix_exponential = rd.exponential(5, [5,5]) # 生成一个指数分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵
# print(matrix_exponential)
                    导入模块random模块numpy中的random函数python中有两个模块可以生成随机数，该博客以的numpy模块为例进行生成随机数。（因为矩阵要生成大量的随机数据，故推荐使用numpy模块生成随机数）生成随机数（以矩阵为例）# 生成随机矩阵import numpy as np#　设置随机种子，保证每次生成的随机数一样rd = np.random.RandomState(...
random.randint(a,b)
在python中的random.randint(a,b)用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b。
下限必须小于等于上限，大于上限报错。
random.randint(1,50)#随机生成最小值为1，最大值为50的整数（可以等于上下限）
random.randint(20,