c语言生成随机数矩阵,随机数法生成矩阵 _c语言

c语言生成随机数矩阵,随机数法生成矩阵导读：numpy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，其提供了矩阵运算的功能。本文带你了解Numpy的一些核心知识点。
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Numpy提供的主要功能具体如下：
除了明显的科学计算用途之外， Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器，定义任意的数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。
提示：这里提到的“广播”可以这么理解：当两个维度不同的数组（array）运算的时候，可以将低维的数组复制成高维数组参与运算（因为Numpy运算的时候需要结构相同）。
在学习图像识别的过程中，需要将图片转换为矩阵。即将对图片的处理简化为向量空间中的向量运算。基于向量运算，我们就可以实现图像的识别。
一个班级里学生的学号可以通过一维数组来表示，数组名为a ，数组a中存储的是数值类型的数据，分别是1 ， 2 ， 3 ， 4 。
其中， a[0]代表的是第一个学生的学号1 ， a[1]代表的是第二个学生的学号2 ，以此类推。
一个班级里学生的学号和姓名，可以用二维数组来表示，数组名为b 。
类似的，其中b[0,0]代表的就是1（学号）， b[0,1]代表的就是Tim（学号为1的学生的名字），以此类推b[1,0]代表的是2（学号）等。
借用线性代数的说法，一维数组通常称为向量（vector），二维数组通常称为矩阵（matrix）。
当我们安装完Anaconda之后，默认情况下Numpy已经在库中了，所以不需要额外安装。下面我们来写一些语句简单测试下Numpy库。
【c语言生成随机数矩阵,随机数法生成矩阵】1）在Anaconda的Notebook里输入
import numpy as np之后，通过键盘按住Shift+Enter执行，如果没有报错，则说明Numpy已被正常引入，如图2-7所示。
▲图2-7 在Notebook中引入Numpy
稍微解释下这条语句：通过import关键字将Numpy库引入，然后通过as为其取一个别名np ，别名的作用是为了便于后续引用。
2）Numpy中的array()可以直接导入向量，代码如下：
vector = np.array([1,2,3,4])3）numpy.array()方法也可以导入矩阵，代码如下：
matrix = np.array([[1,'Tim'],[2,'Joey'],[3,'Johnny'],[4,'Frank']])02 创建Numpy数组我们可以通过创建Python列表（list）的方式来创建Numpy矩阵，比如输入
nparray = np.array([i for i in range(10)])可以看到返回的结果是
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])同样，也可以通过Python列表的方式来修改值，比如输入
nparray[0] = 10再来观察nparray的向量内容就会发现返回的结果是
array([ 10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])Numpy数组还封装了其他方法来创建矩阵。首先，我们介绍第一个方法np.zeros（从命名规则来看，这个方法就是用来创建数值都为0的向量），比如，我们输入：
a = np.zeros(10)可以看到结果为：
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])从上述结果可以看出，每一个0后面都有一个小数点，调用a.dtype会发现我们创建的这个向量的类型为dtype(‘float64’) 。值得注意的是：在大部分图像识别算法开发中，我们使用的都是float64这个类型。如果希望在创建Numpy矩阵的时候强制规定一种类型，那么我们可以使用以下代码：
np.zeros(10,dtype=int)这样，返回的结果在矩阵中的数据就都是整型0了。介绍完使用zeros方法创建向量之后，再来看看如何创建一个多维矩阵。我们可以使用传入元组的方式，代码如下：

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