np.random.randint np.random.random_integer
时间: 2023-06-23 19:08:14 浏览: 83
`np.random.randint` 和 `np.random.random_integer` 在 NumPy 中是没有的,可能是您写错了。但是,NumPy 中确实有两个类似的随机函数:`np.random.randint` 和 `np.random.random`。
`np.random.randint` 用于生成随机整数,语法为:
```
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
```
其中,`low` 和 `high` 分别为随机整数的最小值和最大值(左闭右开区间),`size` 为生成随机整数的数组形状,`dtype` 为数组元素的数据类型。
`np.random.random` 用于生成随机浮点数,语法为:
```
numpy.random.random(size=None)
```
其中,`size` 为随机浮点数的数组形状。
需要注意的是,`np.random.random` 生成的随机浮点数的范围是 [0,1) 的均匀分布,而 `np.random.randint` 生成的随机整数的范围是 [low, high) 的离散均匀分布。如果需要生成指定范围的随机浮点数,可以使用 `np.random.uniform` 函数。
相关问题
np.random.random_integers
`np.random.random_integers`是一个已经被弃用的函数,它已经被`np.random.randint`所取代。`np.random.randint`函数用于生成指定范围内的随机整数。下面是`np.random.randint`函数的用法和示例:
```python
np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)
```
- `low`:生成随机整数的最小值(包含)。
- `high`:生成随机整数的最大值(不包含)。如果未提供,则生成的随机整数范围为[0, low)。
- `size`:生成随机整数的形状。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`:生成随机整数的数据类型,默认为int。
以下是`np.random.randint`函数的示例:
```python
import numpy as np
# 生成一个随机整数
random_int = np.random.randint(0, 10)
print(random_int) # 输出:5
# 生成一个一维数组,长度为5,元素为随机整数
random_array = np.random.randint(0, 10, size=5)
print(random_array) # 输出:[2 7 1 6 9]
# 生成一个二维数组,形状为(3, 2),元素为随机整数
random_matrix = np.random.randint(0, 10, size=(3, 2))
print(random_matrix)
# 输出:
# [[2 3]
# [4 5]
# [7 8]]
```
np.random.randn和randint
np.random.randn和np.random.randint都是numpy库中用于生成随机数的函数。
np.random.randn函数用于生成服从标准正态分布的随机样本值。使用该函数可以返回一个或一组服从均值为0,标准差为1的正态分布的随机数。这些随机数的取值范围不受限制。在深度学习中,np.random.randn函数常用于初始化神经网络的权重和偏置。
np.random.randint函数用于生成一个或一组在指定范围内的随机整数。使用该函数可以返回一个整数值,范围是闭区间[low,high]。如果只提供一个参数,那么范围是[0,low]。np.random.randint函数常用于模拟随机事件或生成随机索引。
总结起来,np.random.randn用于生成服从标准正态分布的随机数,而np.random.randint用于生成在指定范围内的随机整数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.random.randn()、np.random.rand()、np.random.randint()的区别和用法](https://blog.csdn.net/u011919863/article/details/119724918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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