Python 在 for 循环中生成多个随机矩阵答案

【问题标题】：Python generate multiple random matrices in a for loopPython 在 for 循环中生成多个随机矩阵
【发布时间】：2019-11-11 06:53:15
【问题描述】：

我正在尝试使用 for 循环生成 100 个随机列随机矩阵并保存它们。

下面的代码是生成一个单独的随机列随机矩阵。

import numpy as np
import random

For x in range(100):
    a = 2
    sto = np.identity(2)
    sto = sto + np.random.uniform(low=0.2, high=0.5, size=(a, a))
    sto = sto / sto.sum(axis=0, keepdims=1)
    print(sto)

~~当我尝试使用 for 循环执行生成 100 个矩阵的操作时，我失败了 - 所有生成的矩阵都是相同的。~~

编辑：我现在可以在循环中生成不同的矩阵。

但我仍然不知道如何将它们全部保存以在以后的工作中使用（例如：保存它们以在以后的步骤中将它们中的一些相乘）？

【问题讨论】：

我在您的代码中看不到任何 for 循环。可以展示一下吗？
对不起，我刚刚编辑了它。我想我解决了一遍又一遍生成相同矩阵的问题：现在生成的矩阵彼此不同。但我仍然无法保存它们。
将它们添加到列表中。
我试过了。我基本上失败了，我生成了不同的列表。

标签： python numpy for-loop matrix random

【解决方案1】：

为什么不把它们保存在硬盘上：

import numpy as np

random_matrices = np.random.rand(100,2,2)

np.save('random_matrices.npy', random_matrices)

random_matrices_loaded = np.load('random_matrices.npy')

【讨论】：

【解决方案2】：

我不确定这是否是您要查找的内容，但基本上我创建了一个名为 sto1 的列表，以便您可以在代码的后面部分访问它

import numpy as np
import random

sto1 = []
for x in range(100):
    a = 2
    sto = np.identity(2)
    sto = sto + np.random.uniform(low=0.2, high=0.5, size=(a, a))
    sto = sto / sto.sum(axis=0, keepdims=1)
    sto1.append(sto)
print(sto1)

【讨论】：

【解决方案3】：

我不确定您对结果的确切期望，但我认为您不需要 for 循环。

这是我的解决方案：

a = 2
i = np.expand_dims(np.eye(a), 0)
x = np.random.uniform(low=0.2, high=0.5, size=(100, a, a))
s = i + x
out = s / np.expand_dims(s.sum(1), 1)

实际上，在内部，一个 100 循环将所有匹配维度的值相加，i 和 x。诀窍是expand_dims 方法创建了一个虚拟维度，以便只能有一个不匹配的维度等于 1。然后，两个数组之间的这些操作是可能的。第二个expand_dims 也有类似的作用，但维度不同。最后，如果你想要它作为一个列表，你可以将它转换为一个包含 100 个数组的列表：

out = list(out)

【讨论】：