np.random.randint np.random.random_integer

`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

train_sampler.set_epoch(np.random.randint(args.max_iters))

This line of code sets the random seed for the data loader to a random integer between 0 and the maximum number of iterations specified by the user. This is useful for shuffling the training data at each epoch, ensuring that the model is trained on a different order of examples each time. By setting the seed to a random value, the shuffling order will be different each time the code is run, which can help prevent the model from overfitting to a specific ordering of the examples.

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2)为什么代码会报下列错误n the case of classification problem the responses must be categorical; either specify varType when creating TrainData, or pass integer responses in function 'cv::ml::SVMImpl::train'

这个错误说明在训练SVM模型时，响应变量（即标签）不是分类变量，而是连续变量或其他类型的变量。因此，需要将响应变量转换为分类变量才能训练SVM模型。

为了解决这个问题，您需要将标签变量转换为分类变量。您可以使用OpenCV的ml.TrainData()函数来创建训练数据对象，并将响应变量的类型指定为CV_VAR_CATEGORICAL。具体来说，您可以在创建训练数据对象时指定varType参数，如下所示：

train_data = cv.ml.TrainData_create(data, cv.ml.ROW_SAMPLE, label)
train_data.setVarType(np.array([cv.ml.VAR_NUMERICAL, cv.ml.VAR_NUMERICAL], dtype=np.uint8))

在这个例子中，我们将响应变量的类型设置为CV_VAR_CATEGORICAL，将特征变量的类型设置为CV_VAR_NUMERICAL，因为特征变量是连续变量。

下面是修改后的代码：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32)
b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32)
data = np.vstack((a,b))
data = np.array(data,dtype=np.float32)
a_label = np.zeros((20,1))
b_label = np.ones((20,1))
label = np.vstack((a_label,b_label))
label = np.array(label,dtype=np.float32)

train_data = cv.ml.TrainData_create(data, cv.ml.ROW_SAMPLE, label)
train_data.setVarType(np.array([cv.ml.VAR_NUMERICAL, cv.ml.VAR_NUMERICAL], dtype=np.uint8))
svm = cv.ml.SVM_create()
svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR)
svm.setC(0.01)
result = svm.train(train_data)

test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32)
p1, p2 = svm.predict(test)

plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o")
plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s")
plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*")
plt.show()

print(p1, p2)

希望这个修改可以帮助您解决问题！