Python中np.random.randint()参数详解及用法实例


Posted in Python onSeptember 23, 2022

可实现功能:

1.随机生成一个整数。

2.随机生成任意范围内的一个整数。

3.随机生成指定长度的整数组

4.随机生成指定长度的任意范围的整数组

5.随机生成指定长度的多维整数组

6.随机生成指定长度的任意范围的多维整数组

np.random.randint() 根据参数中所指定的范围生成随机 整数。

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)

参数

1. low: int 生成的数值的最小值(包含),默认为0,可省略。

2. high: int 生成的数值的最打值(不包含)。

3. size: int or tuple of ints 随机数的尺寸, 默认是返回单个,输入 10 返回 10个,输入 (3,4) 返回的是一个 3*4 的二维数组。(可选)。

4. dtype:想要输出的结果类型。默认值为int。(可选,一般用不上)。

一、基础用法

Python中np.random.randint()参数详解及用法实例

可执行代码

import pandas as pd
import numpy as np

# 随机返回 0-9 的 一个整数,可的省略0
np.random.randint(10)
# 随机返回 10-20 的 一个整数
np.random.randint(10,21)

# 随机返回范围在 0-9 的,长度为 10 的数组
np.random.randint(10,size=10)
# 随机返回范围在 10-20 的,长度为 10 的数组
np.random.randint(10,21,size=10)

# 随机返回范围在 0-9 的 3*4 随机数组
np.random.randint(10,size=(3,4))
# 随机返回范围在 10-20 的 3*4 随机数组
np.random.randint(10,21,size=(3,4))

二、高级用法

Python中np.random.randint()参数详解及用法实例

可执行代码

import pandas as pd
import numpy as np

# 高级用法
# 可单独指定每个元素的最大值
# 生成 3 个最大值分别为 3,5,7 的值,最大值不超过 10 的值
# 如果不指定 size 默认根据第一个和第二个参数的长度来决定生成结果的长度,此处返回的 array 长度是3
np.random.randint([3, 5, 7], 10)

# 高级用法
# 生成 3 个最小值为1,最大值分别不超过 3,5,10 的值
np.random.randint(1, [3, 5, 10])
# 高级用法
# 生成 3 个最小值为1,最大值分别不超过 3,5,10 的值
np.random.randint([1, 2, 3,], [4, 5, 10])

# 高级用法
# 生成 4*2 数组 最小值为[1, 3, 5, 7],最大值 第一行不超过10,第二行不超过 20
# 注意第二个参数里面的每个元素都要用[],因为它控制的是一整行
np.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]])

# 高级用法
# 指定返回数据的 dtype
# 随机返回 10-20 的 长度为 10  dtype=np.uint8 的数组
np.random.randint(10, 21, size=10, dtype=np.uint8)

总结

到此这篇关于Python中np.random.randint()参数详解及用法的文章就介绍到这了,更多相关Python np.random.randint()用法内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!

Python 相关文章推荐
Python实现简单状态框架的方法
Mar 19 Python
Python正则表达式匹配HTML页面编码
Apr 08 Python
Django中redis的使用方法(包括安装、配置、启动)
Feb 21 Python
Python将list中的string批量转化成int/float的方法
Jun 26 Python
Python3.7中安装openCV库的方法
Jul 11 Python
Python3中关于cookie的创建与保存
Oct 21 Python
详解Python进阶之切片的误区与高级用法
Dec 24 Python
Python2.7实现多进程下开发多线程示例
May 31 Python
基于Django统计博客文章阅读量
Oct 29 Python
浅析python redis的连接及相关操作
Nov 07 Python
使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别方式
Jan 10 Python
关于Python中*args和**kwargs的深入理解
Aug 07 Python
Python中tqdm的使用和例子
Sep 23 #Python
python 镜像环境搭建总结
Sep 23 #Python
Python创建SQL数据库流程逐步讲解
Sep 23 #Python
Python爬取奶茶店数据分析哪家最好喝以及性价比
Sep 23 #Python
使用python生成大量数据写入es数据库并查询操作(2)
Sep 23 #Python
Python sklearn分类决策树方法详解
详解Golang如何实现支持随机删除元素的堆
You might like
基于Jquery的简单&简陋Tabs插件代码
2010/02/09 Javascript
老鱼 浅谈javascript面向对象编程
2010/03/04 Javascript
使用Js让Html中特殊字符不被转义
2013/11/05 Javascript
详谈JavaScript的闭包及应用
2017/01/17 Javascript
Web 开发中Ajax的Session 超时处理方法
2017/01/19 Javascript
react开发教程之React 组件之间的通信方式
2017/08/12 Javascript
JS库之ParticlesJS使用简介
2017/09/12 Javascript
jQuery实现点击DIV同时点击CheckBox,并为DIV上背景色的实例
2017/12/18 jQuery
uni-app如何实现增量更新功能
2020/01/03 Javascript
javascript实现拖拽碰撞检测
2020/03/12 Javascript
[43:32]2014 DOTA2华西杯精英邀请赛 5 25 LGD VS NewBee第一场
2014/05/26 DOTA
Python易忽视知识点小结
2015/05/25 Python
简单讲解Python中的数字类型及基本的数学计算
2016/03/11 Python
完美解决Python2操作中文名文件乱码的问题
2017/01/04 Python
python使用itchat库实现微信机器人(好友聊天、群聊天)
2018/01/04 Python
解决Mac下首次安装pycharm无project interpreter的问题
2018/10/29 Python
Python 确定多项式拟合/回归的阶数实例
2018/12/29 Python
Python线上环境使用日志的及配置文件
2019/07/28 Python
python根据用户需求输入想爬取的内容及页数爬取图片方法详解
2020/08/03 Python
python 基于pygame实现俄罗斯方块
2021/03/02 Python
中国领先的专业家电网购平台:国美在线
2016/12/25 全球购物
Snapfish爱尔兰:在线照片打印和个性化照片礼品
2018/09/17 全球购物
澳大利亚婴儿礼品公司:The Baby Gift Company
2018/11/04 全球购物
某公司Java工程师面试题笔试题
2016/03/27 面试题
玲玲的画教学反思
2014/02/04 职场文书
材料会计岗位职责
2014/03/06 职场文书
大学学习计划书范文
2014/05/02 职场文书
奥巴马上海演讲稿
2014/09/10 职场文书
转让协议书范本
2014/09/13 职场文书
党员干部群众路线个人整改措施
2014/09/18 职场文书
甲午风云观后感
2015/06/02 职场文书
2015年中秋晚会主持稿
2015/07/30 职场文书
毕业生求职自荐信(2016最新版)
2016/01/28 职场文书
Python办公自动化之Excel(中)
2021/05/24 Python
Apache Kafka 分区重分配的实现原理解析
2022/07/15 Servers
VUE递归树形实现多级列表
2022/07/15 Vue.js