我正在开发一个程序，该程序基于带有二进制项的稀疏矩阵将个人分组，每个项都对应于I是否愿意使用j等等。我正在运行该程序，但我需要能够在随机矩阵上测试它，以观察结果和参数之间的一些关系。
我想找到的是生成一个矩阵的方法，该矩阵每行有一定数量的非零条目，并且有一定概率的对称条目。也就是说，我希望能够为P(w_ji=1|w_ij=1(分配一个特定的数字，并使用它来生成矩阵。我不想要对称矩阵，但用完全随机的矩阵建模是不准确的，因为现实世界中的意愿矩阵往往至少是对称的。
有人知道我可以用什么来生成这样的矩阵吗？我通常使用python(与gurobi一起使用(，如果必要的话，我愿意安装任何数量的其他库来提供帮助。如果这里有其他人使用gurobi，我将非常感谢您提供意见，说明我是否可以将这样的矩阵生成建模为优化问题，并使用这样的东西作为目标函数：
min <= sum(w[i,j] * w[j,i] for i in... for j in...) <= max
谢谢！
如果你只想要一个随机分布为0和1的系数矩阵，最简单的选择就是选择一个概率，并对该值是否为1进行伯努利试验。(如果为零，则忽略稀疏元素(。
或者，如果你需要一个固定数量的0和1的随机排列，那么试试这样的方法：
import random
n = 50
k = 10
positions = sorted(random.sample(range(n), k))
列表positions表示所需的非零元素。
对于矩阵表示，这将是Gurobi矩阵变量对象MVar的一个很好的候选者。