np.random.randint这个函数的代码详解

np.random.randint是NumPy库中的随机数函数之一，用于生成指定范围内的随机整数。其函数定义如下：

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

参数解释如下：

- low：生成的随机整数的最小值（包括），必须指定；
- high：生成的随机整数的最大值（不包括），可选参数，默认值为None，表示生成的随机整数的最大值为low；
- size：生成的随机整数的形状，可选参数，默认值为None，表示只生成一个随机整数，也可以传入一个整数或元组指定生成的随机整数的维度；
- dtype：生成的随机整数的数据类型，可选参数，默认值为'l'，即生成的随机整数的数据类型为int32。

函数返回值为一个随机整数或一个由随机整数组成的数组，其形状由size参数指定。

例如，np.random.randint(0, 10)可以生成0到9之间的一个随机整数；np.random.randint(0, 10, size=(2, 3))可以生成一个2行3列的数组，数组中的元素为0到9之间的随机整数。

相关问题

python中np.random.randint的用法详解

在Python的NumPy库中，`np.random.randint()`函数用于生成指定范围内的随机整数。它的基本语法如下：

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l', endpoint=True)

参数说明：
1. `low`: 起始值（包含），默认为0，表示从这个数值开始生成随机数。
2. `high`: 结束值（不包含，默认与low相等），可以指定范围的上限，如果未提供，则只生成一个单个的随机数。
3. `size`: 输出数组的形状，如果不提供，则返回一个单一的随机整数。
4. `dtype`: 返回的随机数的数据类型，默认是整型（integers）。例如，如果你想生成浮点数，可以设置为`np.float64`。
5. `endpoint`: 是否包括结束值，布尔类型，默认为True，即包括终点；若设置为False，则生成的随机数不会达到或超过`high`。

示例用法：

import numpy as np

# 生成一个介于1到9（不包括10）之间的随机整数
random_int = np.random.randint(1, 10)
print(random_int)

# 生成一个大小为5的数组，每个元素在1到10之间
random_array = np.random.randint(1, 10, size=5)
print(random_array)

# 生成一个形状为(3, 4)的二维数组，每个元素在[0, 8]之间
random_2d_array = np.random.randint(0, 8, (3, 4), dtype=np.int32)
print(random_2d_array)

np.random.rand（）

np.random.rand()是一个NumPy函数，用于生成服从0~1均匀分布的随机样本值。它返回一个或一组随机样本值，取值范围是[0,1)，不包括1。

举例说明：

import numpy as np
mat = np.random.rand()
print(mat) # 输出一个0~1之间的随机样本值
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型

mat = np.random.rand(2)
print(mat) # 输出一个包含两个元素的随机样本值的数组
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型

mat = np.random.rand(3, 2)
print(mat) # 输出一个3行2列的随机样本值的二维数组
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型

在深度学习的Dropout正则化方法中，np.random.rand()可以用于生成dropout随机向量。例如，可以使用如下代码生成一个与输入矩阵al形状相同的dropout随机向量：

dl = np.random.rand(al.shape<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38546622/13706514)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
-  *2* [np.random.rand()函数](https://blog.csdn.net/qq_40130759/article/details/79535575)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
-  *3* [详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法](https://blog.csdn.net/BaoITcore/article/details/125273828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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