np.random.randint(2, size=ipLen)

`np.random.randint(2, size=ipLen)`是使用NumPy库中的`random.randint()`函数生成一个指定形状的随机整数数组，范围为[0, 2)。其中，参数`2`指定了随机数的范围，`size=ipLen`指定了生成的随机数的形状，`ipLen`是一个变量，可以根据具体情况进行替换。

以下是一个演示例子：

import numpy as np

ipLen = 5
random_int = np.random.randint(2, size=ipLen)
print(random_int)

输出结果可能为：`[0 1 1 0 1]`

相关问题

d1=pd.Series(2*np.random.normal(size=100)+3) d2=np.random.f(2,4,size=100) d3=np.random.randint(1,100,size=100)

这是三个不同的数据生成方式，分别是：

1. d1: 生成一个长度为100的一维数组，每个元素是从均值为3，标准差为2的正态分布中随机抽取的数值。
2. d2: 生成一个长度为100的一维数组，每个元素是从自由度为2，分子自由度为4的F分布中随机抽取的数值。
3. d3: 生成一个长度为100的一维数组，每个元素是从1到100之间随机抽取的整数。

# 随机生成一个样本数据 y_true = np.random.randint(0, 2, size=100) y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)

好的，你的第一个问题是关于随机生成样本数据的。你可以使用以下代码来生成一个包含100个元素的数组，数组中的元素都是0或1：

import numpy as np

y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)

其中，`np.random.randint(0, 2, size=100)` 表示生成一个大小为100的随机整数数组，每个整数的范围是[0,2)，即0或1。`y_true` 和 `y_pred` 分别表示样本的真实标签和预测标签。