python怎樣生成一個(gè)隨機(jī)矩陣？隨機(jī)數(shù)組=隨機(jī)。隨機(jī)（size=（2，4））#output#array（[[0.93848018，0.42005976，0.81470729，0.98797783]，

python怎樣生成一個(gè)隨機(jī)矩陣？

隨機(jī)數(shù)組=隨機(jī)。隨機(jī)（size=（2，4））

#output

#array（[[0.93848018，0.42005976，0.81470729，0.98797783]，[0.12242703，0.42756378，0.59705163，0.36619101

random函數(shù)接收隨機(jī)矩陣形狀的元組作為唯一參數(shù)。上面的代碼將返回兩行四列的隨機(jī)矩陣。隨機(jī)數(shù)的值介于0和1之間。矩陣是numpy.數(shù)組類型。除了隨機(jī)函數(shù)外，還有randInt函數(shù)可以生成整數(shù)隨機(jī)矩陣。

隨機(jī).randint（1100，size=（3，3））

#output

#array（[[74，76，46]，[90，16，8]，[21，41，31

np.random在python中的意思？

中的偽隨機(jī)數(shù)算法。

事實(shí)上，Python中有不同的隨機(jī)算法，基本上都是偽隨機(jī)序列。NP是numpy提供的一種隨機(jī)算法，也是隨機(jī)包本身。在tensorflow框架下，為了與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)圖算法兼容，還提供了自己的隨機(jī)方法。

import numpy as np是什么意思？

numpy系統(tǒng)是Python的開源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。這個(gè)工具可以用來存儲(chǔ)和處理大型矩陣，這比Python的嵌套列表結(jié)構(gòu)（這個(gè)結(jié)構(gòu)也可以用來表示矩陣）要高效得多，這是一個(gè)用Python實(shí)現(xiàn)的科學(xué)計(jì)算包。它包括：1。強(qiáng)大的n維數(shù)組對(duì)象數(shù)組。相對(duì)成熟的（廣播）功能庫。C/C與FORTRAN代碼集成工具箱。實(shí)用線性代數(shù)，傅立葉變換和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。Numpy與稀疏矩陣運(yùn)算包SciPy一起使用更方便。

Numpy（數(shù)值Python）提供許多高級(jí)數(shù)值編程工具，如矩陣數(shù)據(jù)類型、向量處理和精確操作庫。為嚴(yán)格的數(shù)字處理而設(shè)計(jì)。

大多數(shù)都被許多大型金融公司以及核心科學(xué)計(jì)算組織使用，例如勞倫斯·利弗莫爾（Lawrence Livermore），美國宇航局用它來處理最初用C、FORTRAN或MATLAB完成的任務(wù)。

Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計(jì)算？

當(dāng)您問這個(gè)問題時(shí)，您可能主要懷疑Python的性能。事實(shí)上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個(gè)常用的Python數(shù)值計(jì)算庫，它是用C語言實(shí)現(xiàn)的，而且計(jì)算機(jī)的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)中最流行的編程語言，人工智能相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)自然離不開大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，毋庸置疑。就像兩顆豌豆一樣，計(jì)算機(jī)生成的隨機(jī)數(shù)不是真正意義上的隨機(jī)數(shù)，而是由一組固定的算法生成的。例如，Python的numpy中的random可以設(shè)置種子的參數(shù)，以便生成的兩組隨機(jī)數(shù)完全相同。np.random.種子(0)