x1 = np.random.randint

根据提供的引用内容，没有找到与np.random.randint()相关的信息。但是，可以根据提供的信息介绍如何使用np.random生成随机整数数组。

要生成随机整数数组，可以使用np.random.randint()函数。该函数的语法如下：

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

其中，参数说明如下：

- low：生成的随机数范围的下界（包含）。
- high：生成的随机数范围的上界（不包含）。如果未指定，则生成的随机数范围为[0, low)。
- size：生成的随机数数组的形状。可以是一个整数，表示生成一维数组的长度；也可以是一个元组，表示生成多维数组的形状。
- dtype：生成的随机数的数据类型。默认为int64。

下面是一个生成随机整数数组的例子：

import numpy as np

# 生成一个长度为5，随机整数范围为[0, 10)的一维数组
x = np.random.randint(0, 10, 5)
print(x)  # 输出：[7 9 3 5 2]

# 生成一个形状为(2, 3)，随机整数范围为[0, 5)的二维数组
y = np.random.randint(0, 5, (2, 3))
print(y)  # 输出：[[1 4 0]
          #       [3 2 1]]

相关问题

x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w)什么意思

这段代码意思是从一个长度为image_size和宽度为w的图片中随机选择一个长为h、宽为w的区域，计算出该区域左上角的顶点坐标为(x1,y1)。其中 np.random.randint(a) 表示在[0,a)范围内随机生成一个整数。所以这段代码的作用是随机选择一个区域，用于图像剪裁等操作。

x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w) mask1[x1:x1 + h, y1:y1 + w:] = 0 什么意思

？这段代码的意思是在一个大小为image_size的二维矩阵中，随机选取一个起始坐标(x1,y1)，并生成一个大小为h*w的矩形掩码，将该掩码对应的元素设置为0。这种处理方式通常用于图像数据增强中的随机裁剪操作。