如何在python中生成两个数字的矩阵答案

【问题标题】：How to generate a matrix of two number in python如何在python中生成两个数字的矩阵
【发布时间】：2016-12-28 21:51:21
【问题描述】：

假设X 是一个矩阵。以下命令在0 和1 之间随机选择成员（80% 成员为1，其余成员为0）生成一个形状为X 的矩阵。

srng = RandomStreams()    
srng.binomial(X.shape, p=0.8)

问题是如何在1 和另一个数字喜欢2.5 之间制作相似的随机矩阵。换句话说，我需要一个形状为X 的矩阵，随机选择1 和2.5 之间的成员（成员中80% 是1，其余成员是2.5）

【问题讨论】：

标签： python matrix random theano

【解决方案1】：

就像你在平面上画一条穿过 2 点的线

y = m*x + a

选择m 和a 使得当x=0 时为区间的下极值，而当x=1 时为另一个极值。

所以对于区间[a,b] 是y = (b-a)x + a

在这种情况下，对于 [1,2.5]，a=1 和 m=1.5，但在您的情况下，a 是纯 1 的矩阵。

也许你的图书馆有一些其他的实用工具可以做到这一点，但是当其他一切都失败时，这总是会起作用的

【讨论】：

【解决方案2】：

这样的事情怎么样？

import random

def create_matrix(width, height):
    mat = []
    for i in range(height):
        mat.append([]) # create sublist for each height level
        for _ in range(width):
            # generate a random number in inclusive range [1, 5]
            random_number = random.randint(1, 5)
            # 80% chance the number is one of 1, 2, 3, or 4 (arbitrary; could be 1, 3, 4, or 5, just not the entire range)
            if random_number in {1, 2, 3, 4}:
                mat[i].append(1)
            # 20% chance it's 5
            else:
                mat[i].append(2.5)
    return mat

一个结果：

>>> print(create_matrix(10, 10))
[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [2.5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 2.5, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2.5, 2.5], [2.5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [2.5, 1, 1, 1, 1, 2.5, 1, 1, 2.5, 2.5], [1, 2.5, 1, 1, 1, 2.5, 1, 1, 2.5, 1], [1, 1, 1, 2.5, 2.5, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 2.5, 1, 1, 1, 2.5, 1], [1, 2.5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2.5, 1]]

我们可以验证1s 和2.5s 的数量匹配（或非常接近）您指定的比例：

>>> {number: [val for row in mat for val in row].count(number) for number in {1, 2.5}}
{1: 82, 2.5: 18}

经过多次迭代，这些比例将分别接近 80% 和 20%。但是随机机会会围绕这些方法产生一些变化。

请注意，这根本不能确保每一行至少有一个2.5（不知道这是否与您的问题有关）。但这应该会给你一个好的开始。

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以用 NumPy 做到这一点：

import numpy as np

x = np.zeros((3, 4))
a = np.random.binomial(1, p=0.8, size=x.shape).astype(float)
a[a==0] = 2.5

现在a 看起来像这样：

array([[ 1. ,  1. ,  2.5,  1. ],
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  2.5],
       [ 1. ,  1. ,  2.5,  1. ]])

行：

a[a==0] = 2.5

将所有出现的0 替换为2.5。

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您不希望直接生成具有 2.5 个值的矩阵，您可以手动替换 0 个值：

srng = RandomStreams()    
A = srng.binomial(X.shape, p=0.8)
A[A == 0]=2.5

【讨论】：