numpy.random.RandomState.randint#
method
- random.RandomState.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)#
从 low (包含) 到 high (不包含) 返回随机整数.
从指定 dtype 的"离散均匀"分布中返回"半开"区间 [ low , high ) 中的随机整数. 如果 high 为 None(默认值),则结果来自 [0, low ).
- 参数:
- lowint 或类数组的 int
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,此参数比最高的此类整数高 1).- highint 或类数组的 int,可选
如果提供,则比要从分布中抽取的最大(有符号)整数大 1(有关
high=None时的行为,请参见上文).如果为类数组,则必须包含整数值- sizeint 或 int 元组,可选
输出形状. 如果给定形状,例如
(m, n, k),则抽取m * n * k个样本. 默认为 None,在这种情况下,返回单个值.- dtypedtype,可选
结果所需的 dtype.字节顺序必须是本地字节顺序.默认值为 long.
警告
此函数默认为 C-long dtype,在 Windows 上为 32 位,在 64 位平台上为 64 位(在 32 位平台上为 32 位). 从 NumPy 2.0 开始,NumPy 的默认整数在 32 位平台上为 32 位,在 64 位平台上为 64 位. 这对应于 np.intp .( dtype=int 与大多数 NumPy 函数中的含义不同.)
- 返回:
- outint 或整数的 ndarray
size -形状的来自适当分布的随机整数数组,如果未提供 size ,则为单个这样的随机整数.
参见
random_integers类似于
randint,仅适用于闭区间 [ low , high ],如果省略 high ,则 1 为最小值.random.Generator.integers新代码应该使用它.
示例
>>> 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])
生成一个介于 0 和 4 之间的 2 x 4 int 数组,包括 0 和 4:
>>> np.random.randint(5, size=(2, 4)) array([[4, 0, 2, 1], # random [3, 2, 2, 0]])
生成一个具有 3 个不同上限的 1 x 3 数组
>>> np.random.randint(1, [3, 5, 10]) array([2, 2, 9]) # random
生成一个具有 3 个不同下限的 1 x 3 数组
>>> np.random.randint([1, 5, 7], 10) array([9, 8, 7]) # random
使用广播和 uint8 dtype 生成一个 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)