numpy.random.randint#

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

返回从 low（包含）到 high（不包含）的随机整数。

返回指定 dtype 的“离散均匀”分布中的随机整数，范围是“半开”区间 [low, high)。如果 high 为 None（默认值），则结果来自 [0, low)。

注意

新代码应该使用 Generator 实例的 integers 方法；请参阅快速入门。

参数:

lowint 或整数数组: 要从分布中抽取的最低（有符号）整数（除非 high=None，在这种情况下，此参数比此类整数的最高值大一）。
highint 或整数数组，可选: 如果提供，则表示要从分布中抽取的最大（有符号）整数加一（如果 high=None，请参阅上述行为）。如果是数组，则必须包含整数值。
sizeint 或整数元组，可选: 输出形状。如果给定形状为例如 (m, n, k)，则抽取 m * n * k 个样本。默认值为 None，在这种情况下返回单个值。
dtypedtype，可选: 所需结果的 dtype。字节序必须是本机字节序。默认值为 long。

警告

此函数默认为 C-long dtype，在 Windows 上为 32 位，在 64 位平台上为 64 位（在 32 位平台上为 32 位）。从 NumPy 2.0 开始，NumPy 的默认整数在 32 位平台上为 32 位，在 64 位平台上为 64 位。这对应于 np.intp。（dtype=int 与大多数 NumPy 函数中的不同。）

返回:

outint 或整数的 ndarray: 来自相应分布的 size 形状的随机整数数组，如果未提供 size 则为单个此类随机整数。

另请参阅

random_integers: 类似于 randint，但适用于闭区间 [low, high]，如果省略 high，则最低值为 1。
random.Generator.integers: 新代码应使用此方法。

示例

>>> np.random.randint(2, size=10)
array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) # random
>>> np.random.randint(1, size=10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

生成一个 0 到 4（包含）之间的 2 x 4 整数数组

>>> np.random.randint(5, size=(2, 4))
array([[4, 0, 2, 1], # random
       [3, 2, 2, 0]])

生成一个具有 3 个不同上限的 1 x 3 数组

>>> np.random.randint(1, [3, 5, 10])
array([2, 2, 9]) # random

生成一个具有 3 个不同下限的 1 x 3 数组

>>> np.random.randint([1, 5, 7], 10)
array([9, 8, 7]) # random

使用广播和 uint8 dtype 生成一个 2 x 4 数组

>>> np.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]], dtype=np.uint8)
array([[ 8,  6,  9,  7], # random
       [ 1, 16,  9, 12]], dtype=uint8)