np.random.randint(1, 100, 20).reshape(10, 2)

这是一个使用 NumPy 库生成的随机数矩阵，其中包含 10 行 2 列的矩阵。具体来说，它使用 np.random.randint() 函数生成了 1 到 100 之间的随机整数，共生成了 20 个随机整数，并将其重塑为 10 行 2 列的矩阵。

解析代码如下：
- np.random.randint(1, 100, 20) 生成一个包含 20 个随机整数的 NumPy 数组，这些随机整数的范围在 1 到 100 之间。
- .reshape(10, 2) 将这个数组重塑为 10 行 2 列的矩阵。

这个随机数矩阵可以用于测试和练习 NumPy 数组的操作，例如索引、切片、聚合函数等。

相关问题

sampled_labels = np.random.randint(0, 10, batch_size).reshape(-1, 1)

这段代码使用 NumPy 库生成一个大小为 batch_size 的随机标签样本（sampled_labels）。具体来说，它使用 np.random.randint 函数从 0 到 10（不包括 10）之间随机生成整数，生成的随机整数作为标签，并将其形状重塑为 (-1, 1)。

在代码中，batch_size 表示要生成的随机标签样本的数量。

np.random.randint 函数用于从给定的范围内（0 到 10）生成随机整数。生成的随机整数是一个一维数组，每个元素都是在指定范围内的随机整数。

reshape(-1, 1) 的作用是将生成的一维数组重塑为二维数组，其中行数（-1）被自动计算，而列数为 1。这样可以确保生成的随机标签样本的形状为 (batch_size, 1)，即每个样本只有一个标签值。

整个过程可以用如下示例代码表示：

import numpy as np

batch_size = 32
sampled_labels = np.random.randint(0, 10, batch_size).reshape(-1, 1)

这样生成的 sampled_labels 是一个 NumPy 数组，包含了 batch_size 个随机标签样本，每个样本只有一个标签值。这些随机标签样本可以用于模型的训练、评估或其他需要使用标签的任务。

求二维数组np.random.randint(10,100,9).reshape(3,3)每一行中的最大值

可以使用numpy的amax函数来获取二维数组每一行的最大值。

代码如下：

import numpy as np

arr = np.random.randint(10, 100, 9).reshape(3, 3)
print(arr)

max_values = np.amax(arr, axis=1)
print(max_values)

输出：

[[83 81 21]
 [12 34 16]
 [19 44 81]]
[83 34 81]

其中，np.amax(arr, axis=1)的axis参数指定了对每一行进行求最大值操作。