生成每个元素具有唯一范围的numpy矩阵

如何解决生成每个元素具有唯一范围的numpy矩阵

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。因此，我想生成一个随机矩阵，以便每个元素在该范围内具有该随机数。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=100,1))
c3 = np.random.uniform(low=30,high=10000,1))
c4 = np.random.uniform(low=1,high=25,1))

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

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

解决方法

类似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,:]

,

我认为实现以下目标所需要做的事情：

1. 为每一列和每一行指定low和high
2. 检查每个元素的可采样范围（这意味着其行和列所施加的两个范围中的最高low和最低high）
3. 使用元素指定的高和低分别对每个元素进行抽样（均匀分布）。

现在，每一行中的每个元素肯定会在该行的范围内，并且列中的元素也将相同。

尽管不要在行和列中选择互斥范围，但应小心。

这里说的是一些执行此操作的代码（带有注释）：

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 columm
# 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(0,1001)) 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