np.random.rand(num)和np.random.randint(num)的区别

np.random.rand(num)和np.random.randint(num)是numpy库中用于生成随机数的两个函数，它们的区别如下：

1. np.random.rand(num)函数生成一个指定形状的[0, 1)之间均匀分布的随机数数组。参数num指定了生成的随机数的形状，可以是一个整数或一个元组。例如，np.random.rand(3, 2)将生成一个3行2列的随机数数组。

2. np.random.randint(num)函数生成一个指定范围内的随机整数数组。参数num指定了生成的随机数的范围，可以是一个整数或一个元组。例如，np.random.randint(1, 10, size=(3, 2))将生成一个3行2列的随机整数数组，范围在1到10之间。

总结起来，np.random.rand(num)生成的是[0, 1)之间的随机数，而np.random.randint(num)生成的是指定范围内的随机整数。

示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一个3行2列的[0, 1)之间均匀分布的随机数数组
random_array1 = np.random.rand(3, 2)
print(random_array1)

# 生成一个3行2列的1到10之间的随机整数数组
random_array2 = np.random.randint(1, 10, size=(3, 2))
print(random_array2)

相关问题

X = np.random.randn(n_samples, 10) #y = np.random.randint(n_classes, size=n_samples)

这这段这段代码这段代码使用这段代码使用了这段代码使用了Num这段代码使用了NumPy这段代码使用了NumPy库这段代码使用了NumPy库中这段代码使用了NumPy库中的这段代码使用了NumPy库中的random这段代码使用了NumPy库中的random.randn这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中rand这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态分这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态分布这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态分布下这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态分布下的这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态分布下的随这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态分布下的随机这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态分布下的随机数这段代码使用了NumPy库中的random.randn函数，生成了一个包含n_samples行、10列的随机数数组X。其中randn函数返回的是一个标准正态分布下的随机数。

image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环

可以使用numpy的随机函数生成随机的坐标，然后使用numpy的切片和花式索引方式对图像进行操作，可以避免使用循环。

以下是优化后的代码：

import numpy as np
import cv2

grayImage = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 转换为浮点型
image = grayImage.astype(float)

percent = 0.001
num = int(percent * image.shape[0] * image.shape[1])

# 生成随机坐标
rand_x = np.random.randint(0, image.shape[0], num)
rand_y = np.random.randint(0, image.shape[1], num)

scale = 150
noise = np.random.poisson(scale, num)

# 对图像进行操作
image[rand_x, rand_y] += noise

# 调整像素值范围
out = np.clip(image, 0, 255)

# 转换为8位整型
expon_image = out.astype(np.uint8)

print(expon_image.shape)
cv2.imshow("expon_image", expon_image)
k = cv2.waitKey(0)

使用numpy的切片和花式索引方式，可以避免使用循环，提高代码的效率。同时，也需要注意对图像进行操作时，需要保证图像的类型一致，避免出现类型错误的问题。