用法：
RandomState.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')从低(包含)到高(不含)返回随机整数。
从“half-open”间隔[低，高]中的指定dtype的“discrete uniform”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： - low： ： int 或 array-like of ints
从分布中得出的最低(带符号)整数(除非
high=None，在这种情况下，此参数比最高的整数大1。- high： ： int 或 array-like of ints, 可选参数
如果提供的话，则从分布中得出的最大(有符号)整数上方的一个(有关行为，请参见上文
high=None)。如果array-like，则必须包含整数值- size： ： int 或 tuple of ints, 可选参数
输出形状。如果给定的形状是
(m, n, k)， 然后m * n * k抽取样品。默认值为无，在这种情况下，将返回单个值。- dtype： ： dtype, 可选参数
结果的所需dtype。所有dtype均由其名称(即‘int64’，‘int’等)确定，因此字节顺序不可用，并且特定精度可能会因平台而异。默认值为“ np.int”。
1.11.0版中的新函数。
返回值： - out： ： int或int的ndarray
size-shaped来自适当分布的随机整数数组；如果未提供大小，则为单个此类随机int。
例子：
>>> np.random.randint(2, size=10) array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) # random >>> np.random.randint(1, size=10) array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])生成一个2 x 4 int数组，介于0和4之间，包括以下值：
>>> 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uint8的dtype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)
注：本文由纯净天空筛选整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.randint。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。