random.randint和random.sample有什么区别
时间: 2023-09-08 10:12:24 浏览: 34
`random.randint(a, b)` 是从整数区间 `[a, b]` 中随机返回一个整数,包括 `a` 和 `b`。
`random.sample(population, k)` 是从 `population` 序列中随机返回 `k` 个元素,不会重复。
因此,两者的区别在于返回值的类型和范围。`randint` 返回单个整数,而 `sample` 返回一个列表,且列表中的元素不会重复。
相关问题
random.randint random.sample
random.randint是random模块中的一个函数,用于返回一个指定范围内的随机整数。该函数的语法为random.randint(a, b),其中a为范围的下限,b为范围的上限,返回的随机整数满足a <= N <= b。
random.sample是random模块中的另一个函数,用于从指定的列表或集合中随机选择指定数量的元素,返回一个新的列表。该函数的语法为random.sample(sequence, k),其中sequence为要选择元素的序列,k为要选择的元素数量。返回的列表包含了随机选择的k个元素。
所以,random.randint用于生成随机整数,而random.sample用于从序列中随机选择元素。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python random.randint方法代码示例](https://blog.csdn.net/weixin_39526741/article/details/110164119)[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.randint、np.random.choice、random.sample三种随机函数的用法案例](https://blog.csdn.net/zsc201825/article/details/80918450)[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* [Python 随机数函数 random 七种常用方法解说](https://download.csdn.net/download/weixin_38543120/13749340)[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%"]
[ .reference_list ]
sampled_labels = np.random.randint(0, 10, batch_size).reshape(-1, 1)
这段代码使用 NumPy 库生成一个大小为 batch_size 的随机标签样本(sampled_labels)。具体来说,它使用 np.random.randint 函数从 0 到 10(不包括 10)之间随机生成整数,生成的随机整数作为标签,并将其形状重塑为 (-1, 1)。
在代码中,batch_size 表示要生成的随机标签样本的数量。
np.random.randint 函数用于从给定的范围内(0 到 10)生成随机整数。生成的随机整数是一个一维数组,每个元素都是在指定范围内的随机整数。
reshape(-1, 1) 的作用是将生成的一维数组重塑为二维数组,其中行数(-1)被自动计算,而列数为 1。这样可以确保生成的随机标签样本的形状为 (batch_size, 1),即每个样本只有一个标签值。
整个过程可以用如下示例代码表示:
```python
import numpy as np
batch_size = 32
sampled_labels = np.random.randint(0, 10, batch_size).reshape(-1, 1)
```
这样生成的 sampled_labels 是一个 NumPy 数组,包含了 batch_size 个随机标签样本,每个样本只有一个标签值。这些随机标签样本可以用于模型的训练、评估或其他需要使用标签的任务。