Numpy之random.randint产生随机整数方式
前言
本文主要讲述了如何使用Numpy的random.randint来产生随机整数,我们演示了如何生成不同上限或下限的指定大小的数组
方法
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
返回值
返回从低(包括)到高(不包括)的随机整数。
从“半开”区间 [low, high) 中指定 dtype 的“离散均匀”分布返回随机整数。
如果 high 为 None(默认值),则结果来自 [0, low)。
参数
这个方法产生离散均匀分布的整数,这些整数大于等于low,小于high。
- low : int
- 产生随机数的最小值
- high : int, optional
- 给随机数设置个上限,即产生的随机数必须小于
- highsize : int or tuple of ints, optional
- 输出的大小,可以是整数,或者元组
- dtype : dtype, optional
- 期望结果的类型
结果
np.random.randint(2, size=10)
array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) # random
生成 0 到 4 之间的 2 x 4 整数数组
np.random.randint(5, size=(2, 4))
array([[4, 0, 2, 1], # random
[3, 2, 2, 0]])
生成具有 3 个不同上限的 1 x 3 数组
np.random.randint(1, [3, 5, 10])
array([2, 2, 9]) # random
生成具有 3 个不同下限的 1 x 3 数组
np.random.randint([1, 5, 7], 10)
array([9, 8, 7]) # random
使用 dtype 为 uint8 的广播生成 2 x 4 数组
np.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]], dtype=np.uint8)
array([[ 8, 6, 9, 7], # random
[ 1, 16, 9, 12]], dtype=uint8)
实验

总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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