我是一名新手,想要使用Python/Numpy创建一个包含随机矩阵的数组。
目前为止,我的代码如下:
for i in xrange(samples):
SPN[] = np.random.random((6,5)) * np.random.randint(0,100)
这对于我作为PHP开发人员是有意义的,但对于Python来说并不适用。那么我该如何创建一个包含这些矩阵/数组的三维数组呢?
像大多数np.random
函数一样,np.random.randint
和np.random.uniform
都接受一个size
参数,因此在numpy
中我们可以一步完成:
>>> SPN = np.random.randint(0, 100, (3, 6, 5))
>>> SPN
array([[[45, 95, 56, 78, 90],
[87, 68, 24, 62, 12],
[11, 26, 75, 57, 12],
[95, 87, 47, 69, 90],
[58, 24, 49, 62, 85],
[38, 5, 57, 63, 16]],
[[61, 67, 73, 23, 34],
[41, 3, 69, 79, 48],
[22, 40, 22, 18, 41],
[86, 23, 58, 38, 69],
[98, 60, 70, 71, 3],
[44, 8, 33, 86, 66]],
[[62, 45, 56, 80, 22],
[27, 95, 55, 87, 22],
[42, 17, 48, 96, 65],
[36, 64, 1, 85, 31],
[10, 13, 15, 7, 92],
[27, 74, 31, 91, 60]]])
>>> SPN.shape
(3, 6, 5)
>>> SPN[0].shape
(6, 5)
实际上,看起来你可能想要使用 np.random.uniform(0, 100, (samples, 6, 5))
,因为你想要的元素是浮点数,而不是整数。好吧,它的工作方式是一样的。 :^)
请注意,你所做的事情并不等同于np.random.uniform
,因为你选择的是介于0和1之间的值数组,然后将它们全部乘以一个固定整数。我假设这实际上并不是你想要做的,因为这有点不寻常;如果这就是你想要的,请评论说明。
SPN
?一个空列表吗?如果是的话,尝试使用SPN.append(np.random....)
。 - tobias_k