Question

有没有一种有效的方法（使用numpy）来生成对称随机矩阵，其条目均匀分布在[0,1）中？

Answer 1

让U为均匀分布的随机数的方阵。然后，您可以添加U的下三角部分，使其自身转置（仅包括对角线一次），以得到具有与U相同分布的随机数的对称矩阵。

import numpy as np 

U = np.random.uniform(low=0, high=1.0, size=(1000, 1000))
S = np.tril(U) + np.tril(U, -1).T

print(np.histogram(S.flatten()))
print(np.histogram(S[0,:]))
print(np.histogram(S[:,0]))

np.random.uniform的文档将整个矩阵以及任何行或列均匀分布在[0,1）中

我明白了速度

%timeit U = np.random.uniform(low=0, high=1.0, size=(1000, 1000))
10.6 ms ± 46.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit S = np.tril(U) + np.tril(U, -1).T
5.76 ms ± 75.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

正如其他人所指出的，您也可以这样做

S = (U + U.T) / 2

要获得对称性，但是由于您要对两个统一的随机变量求和，所以它会在非对角线上为您提供三角形分布的随机数。

Answer 2

这是使用scipy.spatial.distance.squareform的方法：

squareform在对称矩阵的完整形式和“压缩”形式之间来回切换：

>>> full = squareform(np.arange(1,11))
>>> full
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 1,  0,  5,  6,  7],
       [ 2,  5,  0,  8,  9],
       [ 3,  6,  8,  0, 10],
       [ 4,  7,  9, 10,  0]])
>>> squareform(full)
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])

由于在设计时考虑了距离矩阵，所以它使对角线为零，因此我们必须手动填充它。为此，我们使用einsum来完成对角线的可写视图，

>>> from scipy.spatial.distance import squareform
>>> 
>>> N = 5
>>> a = squareform(np.random.random(N*(N-1)//2))
>>> np.einsum('ii->i', a)[:] = np.random.random(N)
>>> a
array([[0.29946651, 0.3636706 , 0.00708741, 0.87536594, 0.62197293],
       [0.3636706 , 0.31774527, 0.05597852, 0.10800514, 0.99871399],
       [0.00708741, 0.05597852, 0.83912235, 0.86241008, 0.01806965],
       [0.87536594, 0.10800514, 0.86241008, 0.11039534, 0.64213608],
       [0.62197293, 0.99871399, 0.01806965, 0.64213608, 0.84755054]])

有没有一种有效的方法来生成对称随机矩阵？

2 个答案: