np.random.randint用法

np.random.randint是NumPy库中的一个函数，用于生成随机整数。它可以按照指定的范围和维度大小生成随机整数数组。具体的用法如下：

1. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
这是函数的主要形式，其中参数low是最小值，参数high是最大值，参数size是数组的维度大小，参数dtype是数据类型，默认为np.int。如果没有指定high的值，则生成的随机整数范围是[0, low)；如果指定了high的值，则生成的随机整数范围是[low, high)。

2. np.random.randint(a, b)
这是一种简化形式，用于生成一个指定范围内的整数。参数a是下限，参数b是上限，生成的随机整数n满足a <= n < b，即[a, b)。

举个例子来说明：
np.random.randint(1.75, 4, 11) 生成11个随机整数，范围是[1.75, 4)，结果可能是[3, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 2]。
np.random.randint(5, size=(2, 4)) 生成一个二行四列的数组，元素的范围是[0, 5)，结果可能是[[4, 3, 0, 4], [3, 1, 1, 3]]。

总之，np.random.randint可以用于生成指定范围内的随机整数，并可以根据需要生成不同维度的整数数组。

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np.random.randint()用法

np.random.randint()是numpy库中的一个函数，用于生成随机整数。它可以根据参数中所指定的范围生成随机整数，包括最小值和最大值。同时，它还可以生成多维数组。具体用法如下：
1. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)
参数：
- low: int，生成的数值的最小值（包含），默认为0，可省略。
- high: int，生成的数值的最大值（不包含）。
- size: int or tuple of ints，随机数的尺寸，默认是返回单个，输入10返回10个，输入(3,4)返回的是一个3*4的二维数组。（可选）。
- dtype：想要输出的结果类型。默认值为int。（可选，一般用不上）。
2. 例如：
- np.random.randint(10)：随机返回0-9的一个整数。
- np.random.randint(10,21)：随机返回10-20的一个整数。
- np.random.randint(10,size=10)：随机返回范围在0-9的，长度为10的数组。
- np.random.randint(10,21,size=10)：随机返回范围在10-20的，长度为10的数组。
- np.random.randint(10,size=(3,4))：随机返回范围在0-9的3*4随机数组。
- np.random.randint(10,21,size=(3,4))：随机返回范围在10-20的3*4随机数组。

np.random.randn和randint

np.random.randn和np.random.randint都是numpy库中用于生成随机数的函数。
np.random.randn函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。使用该函数可以返回一个或一组服从均值为0，标准差为1的正态分布的随机数。这些随机数的取值范围不受限制。在深度学习中，np.random.randn函数常用于初始化神经网络的权重和偏置。

np.random.randint函数用于生成一个或一组在指定范围内的随机整数。使用该函数可以返回一个整数值，范围是闭区间[low,high]。如果只提供一个参数，那么范围是[0,low]。np.random.randint函数常用于模拟随机事件或生成随机索引。

总结起来，np.random.randn用于生成服从标准正态分布的随机数，而np.random.randint用于生成在指定范围内的随机整数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.random.randn()、np.random.rand()、np.random.randint()的区别和用法](https://blog.csdn.net/u011919863/article/details/119724918)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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