Python 随机对角矩阵

我想创建一个大小为n的随机对角矩阵，这样对角条目中的每个元素有50%的几率为-1，50%的几率为1。对此有什么建议吗

import numpy as np
diagonal_entries = np.random.randint(low = -1, high = 1, size = n)
D = np.diag(diagonal_entries)

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但是，问题是'np.random.randint也包含0作为值。我只想要-1和1，不包括0。

您可以将几个NumPy例程组合成一个简洁的例程，这样做：

def random_diagonal(n, proba_minus=0):
    diagonal = np.ones(n)
    diagonal[np.random.random(size=n) < proba_minus] = -1
    return np.diagflat(diagonal)

def random_diagonal（n，概率负=0）：
对角线=np.一（n）
对角线[np.random.random（大小=n）

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随机例程允许您定义具有“-1”的概率，例程

np。diagflat

从其对角线创建对角线矩阵。上述两种操作都是矢量化的，但对于较大的尺寸，您当然需要知道布尔掩码有一个临时数组。

您可以使用

np.random.choice

对向量进行采样

import numpy as np
n=100
vec=np.random.choice([-1,1],n)
mat=np.diag(vec)

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像这样的东西怎么样：

import numpy as np

diagonal_entries = np.random.randint(low = 0, high = 2, size = 4)
print diagonal_entries
# i*2-1 will map [0,1] -> [2*0-1 == -1, 2*1-1 == 1] == [-1,1]
modified = [i*2-1 for i in diagonal_entries] 
D = np.diag(modified)
print D

我使用了相同的函数，对结果进行了一些修改，以满足您的

[-1,1]

需求

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我的第二个选项是修改后的

1，如果i==1，则为-1，表示对角线中的i\u条目]

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