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。