使用 Numpy 生成 N 维矩阵答案

【问题标题】：Generate an N-dimensional matrix using Numpy使用 Numpy 生成 N 维矩阵
【发布时间】：2020-03-20 00:07:33
【问题描述】：

对于某个分配，我必须在N 随机变量上创建一个多元离散概率质量函数。我想通过创建一个填充随机数的数组A 来做到这一点，其中每个元素表示随机变量的联合概率。如果有 2 个随机变量，分别具有 i 和 j 可能值，这可以通过创建一个填充随机数的 (i*j) Numpy 数组来完成，其中总和 = 1。

然而，当引入具有k 可能值的附加随机变量时，它变得更加困难。在这种情况下，我需要一个 i*j*k Numpy 数组，再次填充总和等于 1 的随机数。

假设我将结构（每个随机变量的可能值的数量）作为列表[n1,n2,...,nN]，我如何从这里创建这样一个N 维 Numpy 数组？

【问题讨论】：

你做了什么？向我们展示代码

标签： python numpy multidimensional-array random probability

【解决方案1】：

如果l 是您的维度列表，您可以让

a = np.random.random(size=l)
a = a/a.sum()

【讨论】：

【解决方案2】：

我找到了以下解决方案：

def randomArray(structure):
    rand_array = np.random.randint(0, 100, size=(structure))
    my_sum = np.sum(rand_array)
    return rand_array/my_sum

其中structure 是上述问题中定义的列表。

【讨论】：