random.randint()是什么意思，举例说明

`random.randint()`是Python中的一个函数，它可以随机生成指定范围内的整数。函数的语法为：

random.randint(a, b)

其中，`a`和`b`为两个整数参数，函数会随机生成一个位于`[a, b]`之间（包含`a`和`b`）的整数。

以下是一个例子，生成10到20之间的随机整数：

import random

num = random.randint(10, 20)
print(num)

这段代码执行后，会输出10到20之间的一个随机整数。

相关问题

numpy.random的用法举例说明

numpy.random是NumPy库中的一个子模块，用于生成各种概率分布的随机数。下面是一个使用numpy.random生成正态分布随机数的示例：

import numpy as np

# 生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数
x = np.random.normal(0, 1, size=(3, 3))

print(x)

输出结果如下：

[[-0.71974122 -0.07736272  1.15861415]
 [-0.19771452 -0.14787495 -0.54026674]
 [ 0.80179416 -0.47349949  0.47906924]]

以上代码使用np.random.normal()函数生成3x3的矩阵，其中每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机生成的。其他常用的随机数生成函数还包括np.random.uniform()（生成在指定范围内的均匀分布随机数）、np.random.randint()（生成指定范围内的整数随机数）等。

np.random.rand（）

np.random.rand()是一个NumPy函数，用于生成服从0~1均匀分布的随机样本值。它返回一个或一组随机样本值，取值范围是[0,1)，不包括1。

举例说明：

import numpy as np
mat = np.random.rand()
print(mat) # 输出一个0~1之间的随机样本值
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型

mat = np.random.rand(2)
print(mat) # 输出一个包含两个元素的随机样本值的数组
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型

mat = np.random.rand(3, 2)
print(mat) # 输出一个3行2列的随机样本值的二维数组
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型

在深度学习的Dropout正则化方法中，np.random.rand()可以用于生成dropout随机向量。例如，可以使用如下代码生成一个与输入矩阵al形状相同的dropout随机向量：

dl = np.random.rand(al.shape<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38546622/13706514)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
-  *2* [np.random.rand()函数](https://blog.csdn.net/qq_40130759/article/details/79535575)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
-  *3* [详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法](https://blog.csdn.net/BaoITcore/article/details/125273828)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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