Python numpy random.randint用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.random.randint 的用法。

用法:

random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)

返回随机整数低的(含)至高的(不包括)。

从 “half-open” 区间内指定数据类型的 “discrete uniform” 分布返回随机整数 [低的,高的)。如果高的为 None (默认值)，则结果来自 [0,低的)。

注意

新代码应改为使用default_rng() 实例的integers 方法；请参阅快速入门。

参数：

low： int 或类似整数的数组

要从分布中提取的最低(有符号)整数(除非high=None，在这种情况下，此参数高于最高这样的整数)。

high： int 或类似整数的数组，可选

如果提供，则为从分布中提取的最大(有符号)整数之上的一个(请参阅上面 high=None 的行为)。如果是类似数组，则必须包含整数值

size： int 或整数元组，可选

输出形状。例如，如果给定的形状是 (m, n, k) ，则绘制 m * n * k 样本。默认为无，在这种情况下返回单个值。

dtype： dtype，可选

结果的所需数据类型。字节序必须是原生的。默认值为 int。

返回：

out： int 或整数数组

size - 形状的随机整数数组，来自适当的分布，如果未提供 size，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 0 到 4 之间的 2 x 4 整数数组，包括：

>>> 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)