numpy.random包可以实现这一功能。numpy包是python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比python自身的嵌套列表结构要高效的多，同时该结构也可以用来表示矩阵。
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from
numpy
import
random
randarray
=
random.random(size=(2,4))
random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数。上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵，随机数的值位于0到1之间，矩阵是numpy.array类型。除了random函数外，还有生成整数随机矩阵的函数randint等等。
1.numpy的导入和使用
data1=mat(zeros((
)))
#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)
data2=mat(ones((
)))
#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
,size=(
)))
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(
,size=(
))
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵
使用python表示矩阵的方法：
使用“import numpy”语句导入numpy包。用numpy包的array函数创建一个二维数组，这个二维数组就表示矩阵
示例代码如下：
执行结果如下：
n = 5
temp = [str(v) for v in range(1, n+1)]
temp = ''.join(temp)
r = []
for i in range(0, n):
r.append(temp[i:] + temp[0:i])
for i in r:
print(i)
1、程序运行输入数据时，第一行为A矩阵的行列数和B矩阵的行列数，接着分别输入A、B两个矩阵的值。
2、首先，定义6个整型变量，保存A、B矩阵的行和列，以及控制循环的变量，k则用于实现矩阵的乘法。
3、接着，定义三个整型二维数组，保存A、B和C矩阵的各元素。
4、输入三个矩阵的行数和列数，保存在变量a、b、c中。
5、输入矩阵A的各元素，保存在数组X中。
6、输入矩阵B的各元素，保存在数组Y中。
7、将二维数组Z的各元素，初始化为0。
8、用两层for循环，控制矩阵的乘法，并输出乘法所得的结果。
9、计算A矩阵和B矩阵的乘法，结果保存在数组Z中。
10、最后，输出乘法所得的结果，即输出Z数组中的所有元素。
11、运行程序，输入矩阵A和B的行数和列数，以及A矩阵和B矩阵的所有元素，电脑就会计算出乘积C矩阵的所有元素，并输出C矩阵。