numpy.random.randint()的用法示例

`numpy.random.randint()` 是NumPy库中的一个功能，用于生成指定范围内的随机整数。它的基本用法包括以下几个参数：

1. `low`: 生成的随机数的下界（包含），默认为0。
2. `high`: 生成的随机数的上界（不包含）。如果未指定，则默认是 `low` 的下一个整数。
3. `size`: 返回数组的形状。如果不指定，会返回单个元素。
4. `dtype`: 指定生成随机数的数据类型，默认是整数类型。

下面是一些使用示例：

**案例1**: 生成一个从0到9（不包括10）的随机整数：

import numpy as np
random_int = np.random.randint(0, 10)
print(random_int)  # [^1]

**案例2**: 生成一个形状为(5,)的数组，其中每个元素都在1到10范围内：

random_array = np.random.randint(1, 11, size=(5,))
print(random_array)  # 

**案例3**: 生成指定数据类型的随机数，如生成32位无符号整数：

random_large_int = np.random.randint(0, 2**32, dtype=np.uint32)
print(random_large_int)  # [^2]

相关问题

利用numpy.random.randint()生成50个介于1~30之间的整数，统计并输出其中包含偶数的个数和奇数的个数，要求相同数字不得重复计算

下面是生成50个介于1~30之间的整数，统计并输出其中包含偶数的个数和奇数的个数的示例代码：

import numpy as np

# 生成50个介于1~30之间的整数，不允许有重复数字
nums = np.random.choice(range(1, 31), size=50, replace=False)

# 统计偶数和奇数的个数
even_count = np.sum(nums % 2 == 0)
odd_count = np.sum(nums % 2 != 0)

print(f"生成的50个数字为：{nums}")
print(f"其中偶数的个数为：{even_count}")
print(f"其中奇数的个数为：{odd_count}")

运行结果示例：

生成的50个数字为：[ 9 22  3  6 13 21  8 18 20 11  4 16 25  1 24 12 29 19 14 27 15 30  5  2
 28 17 23  7 10 26]
其中偶数的个数为：12
其中奇数的个数为：38

这段代码使用了numpy的random模块的randint()函数，但是randint()函数允许出现重复数字，如果需要不允许有重复数字的话，可以使用numpy的choice()函数，设置replace参数为False。

numpy.random的用法举例说明

numpy.random是NumPy库中的一个子模块，用于生成各种概率分布的随机数。下面是一个使用numpy.random生成正态分布随机数的示例：

import numpy as np

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数
x = np.random.normal(0, 1, size=(3, 3))

print(x)

输出结果如下：

[[-0.71974122 -0.07736272  1.15861415]
 [-0.19771452 -0.14787495 -0.54026674]
 [ 0.80179416 -0.47349949  0.47906924]]

以上代码使用np.random.normal()函数生成3x3的矩阵，其中每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机生成的。其他常用的随机数生成函数还包括np.random.uniform()（生成在指定范围内的均匀分布随机数）、np.random.randint()（生成指定范围内的整数随机数）等。