Python中np.random.randint()參數(shù)詳解及用法實(shí)例
可實(shí)現(xiàn)功能:
1.隨機(jī)生成一個(gè)整數(shù)。
2.隨機(jī)生成任意范圍內(nèi)的一個(gè)整數(shù)。
3.隨機(jī)生成指定長(zhǎng)度的整數(shù)組
4.隨機(jī)生成指定長(zhǎng)度的任意范圍的整數(shù)組
5.隨機(jī)生成指定長(zhǎng)度的多維整數(shù)組
6.隨機(jī)生成指定長(zhǎng)度的任意范圍的多維整數(shù)組
np.random.randint() 根據(jù)參數(shù)中所指定的范圍生成隨機(jī) 整數(shù)。
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)
參數(shù)
1. low: int 生成的數(shù)值的最小值(包含),默認(rèn)為0,可省略。
2. high: int 生成的數(shù)值的最打值(不包含)。
3. size: int or tuple of ints 隨機(jī)數(shù)的尺寸, 默認(rèn)是返回單個(gè),輸入 10 返回 10個(gè),輸入 (3,4) 返回的是一個(gè) 3*4 的二維數(shù)組。(可選)。
4. dtype:想要輸出的結(jié)果類型。默認(rèn)值為int。(可選,一般用不上)。
一、基礎(chǔ)用法
可執(zhí)行代碼
import pandas as pd import numpy as np # 隨機(jī)返回 0-9 的 一個(gè)整數(shù),可的省略0 np.random.randint(10) # 隨機(jī)返回 10-20 的 一個(gè)整數(shù) np.random.randint(10,21) # 隨機(jī)返回范圍在 0-9 的,長(zhǎng)度為 10 的數(shù)組 np.random.randint(10,size=10) # 隨機(jī)返回范圍在 10-20 的,長(zhǎng)度為 10 的數(shù)組 np.random.randint(10,21,size=10) # 隨機(jī)返回范圍在 0-9 的 3*4 隨機(jī)數(shù)組 np.random.randint(10,size=(3,4)) # 隨機(jī)返回范圍在 10-20 的 3*4 隨機(jī)數(shù)組 np.random.randint(10,21,size=(3,4))
二、高級(jí)用法
可執(zhí)行代碼
import pandas as pd import numpy as np # 高級(jí)用法 # 可單獨(dú)指定每個(gè)元素的最大值 # 生成 3 個(gè)最大值分別為 3,5,7 的值,最大值不超過 10 的值 # 如果不指定 size 默認(rèn)根據(jù)第一個(gè)和第二個(gè)參數(shù)的長(zhǎng)度來決定生成結(jié)果的長(zhǎng)度,此處返回的 array 長(zhǎng)度是3 np.random.randint([3, 5, 7], 10) # 高級(jí)用法 # 生成 3 個(gè)最小值為1,最大值分別不超過 3,5,10 的值 np.random.randint(1, [3, 5, 10]) # 高級(jí)用法 # 生成 3 個(gè)最小值為1,最大值分別不超過 3,5,10 的值 np.random.randint([1, 2, 3,], [4, 5, 10]) # 高級(jí)用法 # 生成 4*2 數(shù)組 最小值為[1, 3, 5, 7],最大值 第一行不超過10,第二行不超過 20 # 注意第二個(gè)參數(shù)里面的每個(gè)元素都要用[],因?yàn)樗刂频氖且徽? np.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]]) # 高級(jí)用法 # 指定返回?cái)?shù)據(jù)的 dtype # 隨機(jī)返回 10-20 的 長(zhǎng)度為 10 dtype=np.uint8 的數(shù)組 np.random.randint(10, 21, size=10, dtype=np.uint8)
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python中np.random.randint()參數(shù)詳解及用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python np.random.randint()用法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
查看jupyter notebook每個(gè)單元格運(yùn)行時(shí)間實(shí)例
這篇文章主要介紹了查看jupyter notebook每個(gè)單元格運(yùn)行時(shí)間實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-04-04TensorFlow可視化工具TensorBoard默認(rèn)圖與自定義圖
這篇文章主要介紹了TensorFlow可視化工具TensorBoard默認(rèn)圖與自定義圖的使用操作示例,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助2021-10-10淺談Python Opencv中g(shù)amma變換的使用詳解
下面小編就為大家分享一篇淺談Python Opencv中g(shù)amma變換的使用詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-04-04Python解決“argument?after?*?must?be?an?iterable”報(bào)錯(cuò)問題
這篇文章主要介紹了Python解決“argument?after?*?must?be?an?iterable”報(bào)錯(cuò)問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-12-12Python+OpenCV人臉識(shí)別簽到考勤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)(附demo)
本文主要介紹了Python+OpenCV人臉識(shí)別簽到考勤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2022-04-04python連接、操作mongodb數(shù)據(jù)庫的方法實(shí)例詳解
這篇文章主要介紹了python連接、操作mongodb數(shù)據(jù)庫的方法,結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了Python針對(duì)MongoDB數(shù)據(jù)庫的連接、查詢、排序等相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-09-09