为每个元素生成具有唯一范围的 numpy 矩阵答案

【问题标题】：Generate numpy matrix with unique range for each element为每个元素生成具有唯一范围的 numpy 矩阵
【发布时间】：2021-02-06 06:29:43
【问题描述】：

我正在尝试生成随机矩阵。但是，随机矩阵的每个元素都有不同的范围。所以我想生成一个随机矩阵，使每个元素在该范围内都有该随机数。到目前为止，我已经能够生成具有唯一列范围的矩阵：

c1 = np.random.uniform(low=2, high=1000, size=(15,1))
c2 = np.random.uniform(low=0.001, high=100, size=(15,1))
c3 = np.random.uniform(low=30, high=10000, size=(15,1))
c4 = np.random.uniform(low=1, high=25, size=(15,1))

mtx = np.concatenate((c1,c2,c3,c4), axis=1)

现在 mtx 中的行的低和高也有很大不同。如何生成这样的随机矩阵，每个行元素也具有唯一的范围而不仅仅是列？

【问题讨论】：

每个行元素也具有唯一范围是什么意思？
你的意思是 matix 中的每个元素都应该落在两个不同的均匀分布的范围内吗？

标签： python-3.x numpy random numpy-ndarray

【解决方案1】：

这样的事情可能会起作用：

low  = np.array([   2, 0.001,    30,  1])
high = np.array([1000,   100, 10000, 25])
l = 15

mtx = np.random.rand((l,) + low.shape) * (high - low)[None, :] + low[None, :]

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为你需要做的是以下几点：

为每一列和每一行指定low 和high
检查每个元素的采样范围是什么（这意味着其行和列强加的两个范围中的最高 low 和最低 high）
使用元素指定的高低分别（从均匀分布中）采样每个元素。

现在每行中的每个元素肯定会在行的范围内，列中的元素也是如此。

您应该小心，但不要在行和列中选择互斥范围。

这里说的是一些执行此操作的代码（使用 cmets）：

import numpy as np
from numpy.random import randint
n_rows = 15
n_cols = 4

# here I make random highs and lows for each row and column
# these are lists of tuples like this: [(39, 620), (83, 123), (67, 243), (77, 901)]
# where each tuple contains the low and high for the column (or row). 
ranges_rows = [ (randint(0,100), randint(101, 1001)) for _ in range(n_rows) ]
ranges_cols = [ (randint(0,100), randint(101, 1001)) for _ in range(n_cols) ]

# make an empty matrix
mtx = np.empty((n_rows, n_cols))

# fill in the matrix
for x in range(n_rows): 
    for y in range(n_cols):
        # get the specified low and high for both the column and row of the element
        row_low, row_high = ranges_rows[x]
        col_low, col_high = ranges_cols[y]
        
        # the low and high for each element should be within range of both the
        # row and column restrictions
        elem_low  = max([row_low, col_low])
        elem_high = min([row_high, col_high])
        
        # get the element within the range
        rand_elem = np.random.uniform(low=elem_low, high=elem_high)
        # put it in its right place in the matrix
        mtx[x,y] = rand_elem

【讨论】：