random.randrange函数和randon.randint函数功能完整一致吗

random.randrange函数和random.randint函数是Python中两个常用的随机数生成函数，它们的功能并不完全一致。

首先，random.randint函数用于生成一个指定范围内的整数随机数，范围包括左右端点。而random.randrange函数则是返回指定范围内以指定的递增量为步长的随机数，左端点包含在内，右端点不包含。因此，当我们需要生成不包含指定右端点的随机整数时，应该使用random.randrange函数。

其次，random.randrange函数还可以接收一个可选的start参数，表示指定范围的左端点（包括在内）。如果没有指定start参数，那么默认从0开始生成随机数，并以step为步长递增。而random.randint函数则只接收两个参数，即left和right，表示指定范围的左右端点，没有默认值。

总之，random.randrange函数和random.randint函数在使用时需要注意其参数的作用和范围，具体选择哪个函数取决于需求。

相关问题

random.randon()

`random.random()` 是 Python 内置的一个函数，它可以生成一个 0 到 1 的随机浮点数。具体来说，它返回一个大于等于 0.0 且小于 1.0 的随机浮点数。你可以使用这个函数来生成随机数，例如：

import random

num = random.random()
print(num)

这段代码会生成一个随机数并输出它。

image_path, mask_path = self.dataset[item] image = cv2.imread(image_path) mask = cv2.imread(mask_path) if self.is_train: image, mask = reset_image(image, mask, 416, True) if random.random() < 0.5: image = sp_noise(image, 0.005) if random.random() < 0.5: image = randon_crop(image) if random.random() < 0.5: image = randomly_adjust_brightness(image, random.randint(-20, 20), random.randint(-20, 20)) image = self.seq.augment_images([image])[0] if random.random() < 0.5: image = self.fliplr.augment_images([image])[0] mask = self.fliplr.augment_images([mask])[0] if random.random() < 0.5: aff = self.aff.to_deterministic() image = aff.augment_images([image])[0] mask = aff.augment_images([mask])[0] # mask = self.aff.deterministic else: image, mask = square_picture(image, mask, 416) mask = mask[:,:,0] mask_t = numpy.zeros((2,416,416),dtype=numpy.uint8) condition = mask==1 mask_t[0,condition]=1 condition = mask == 2 mask_t[1, condition] = 1

这段代码是一个数据集类的getitem方法，用于获取指定索引的图像和掩码（mask）数据。其中，image_path和mask_path是数据集中图像和掩码的文件路径。

如果is_train为True，表示当前是训练模式，代码会对图像进行多种数据增强操作，包括重设图像大小、加入椒盐噪声、随机裁剪、随机调整亮度、随机翻转和仿射变换。如果is_train为False，表示当前是测试模式，代码会将图像和掩码调整为416x416大小的正方形。

最后，代码将掩码的像素值转化为二元标签，并将其存储在mask_t中，用于训练模型。具体来说，mask_t是一个大小为(2,416,416)的三维数组，第一维表示标签的类别数，第二维和第三维表示标签的图像大小。在这个例子中，标签只有两个类别，因此第一维的大小为2。掩码像素值为1的位置对应第一个类别，像素值为2的位置对应第二个类别，因此mask_t的第一个通道存储的是第一个类别的标签，第二个通道存储的是第二个类别的标签。