如何在Python中创建随机整数矩阵？

在很多实际问题中，需要对随机生成的整数矩阵进行处理，因此本篇文章将介绍在Python中如何创建随机整数矩阵。

numpy库的使用

Python的numpy库是数值计算的核心，其中的random模块可以用来生成随机数。下面通过一个示例来说明如何使用numpy库来创建随机整数矩阵。

import numpy as np

# 初始化matrix
row, col = 3, 3
matrix = np.zeros((row, col), dtype=int)

# 生成随机数并填充matrix
for i in range(row):
    for j in range(col):
        matrix[i][j] = np.random.randint(0, 9)

print(matrix)

首先，我们导入numpy库，并使用np.zeros函数初始化一个3×3的矩阵。然后，使用for循环遍历整个矩阵，并使用np.random.randint函数生成0-9之间的随机整数，并填充到矩阵中。最后，打印矩阵。

运行结果：

[[6 5 8]
 [3 5 4]
 [1 6 0]]

random库的使用

除了numpy库之外，Python中自带的random库也可以用来生成随机整数。下面通过一个示例来说明如何使用random库来创建随机整数矩阵。

import random

# 初始化matrix
row, col = 3, 3
matrix = [[0 for j in range(col)] for i in range(row)]

# 生成随机数并填充matrix
for i in range(row):
    for j in range(col):
        matrix[i][j] = random.randint(0, 9)

print(matrix)

首先，我们导入random库，并使用列表推导式初始化一个3×3的矩阵。然后，使用for循环遍历整个矩阵，并使用random.randint函数生成0-9之间的随机整数，并填充到矩阵中。最后，打印矩阵。

运行结果：

[[0, 0, 6], 
 [6, 6, 9], 
 [6, 1, 3]]

numpy与random库的比较

在使用numpy库和random库创建随机整数矩阵时，我们发现numpy库的速度要明显优于random库。下面是一个简单的实验来验证这一点。

import time
import numpy as np
import random

# 定义矩阵大小
row, col = 10000, 10000

# 使用numpy库生成随机整数矩阵
start_time = time.time()
np_matrix = np.random.randint(0, 9, (row, col))
end_time = time.time()
print("numpy: %.2fs" % (end_time - start_time))

# 使用random库生成随机整数矩阵
start_time = time.time()
matrix = [[random.randint(0, 9) for j in range(col)] for i in range(row)]
end_time = time.time()
print("random: %.2fs" % (end_time - start_time))

在这个实验中，我们使用了同样大小的矩阵，一个使用numpy库，一个使用random库来生成随机整数矩阵。然后，分别计算两种方法的运行时间。

运行结果：