numpy.random.Generator.integers#
方法
- random.Generator.integers(low, high=None, size=None, dtype=np.int64, endpoint=False)#
从 low(包含)到 high(不包含)返回随机整数,或者如果 endpoint=True,则返回从 low(包含)到 high(包含)。替换 RandomState.randint(endpoint=False)和 RandomState.random_integers(endpoint=True)
从指定 dtype 的“离散均匀”分布中返回随机整数。如果 high 为 None(默认值),则结果为 0 到 low。
- 参数::
- lowint 或类数组的 int
从分布中抽取的最小(有符号)整数(除非
high=None
,在这种情况下,此参数为 0,并且此值用于 high)。- highint 或类数组的 int,可选
如果提供,则为从分布中抽取的最大(有符号)整数之上的一位(有关
high=None
的行为,请参见上文)。如果为类数组,则必须包含整数值。- sizeint 或 int 元组,可选
输出形状。如果给定形状为,例如
(m, n, k)
,则将抽取m * n * k
个样本。默认值为 None,在这种情况下将返回单个值。- dtypedtype,可选
结果所需的 dtype。字节序必须为本地。默认值为 np.int64。
- endpointbool,可选
如果为 true,则从间隔 [low, high] 而不是默认的 [low, high) 中采样。默认值为 False。
- 返回值::
注释
当使用 uint64 dtype 的广播时,最大值 (2**64) 无法表示为标准整数类型。high 数组(或如果 high 为 None 则为 low)必须具有对象 dtype,例如 array([2**64])。
参考文献
[1]Daniel Lemire.“间隔中的快速随机整数生成”,ACM 模拟与计算机建模汇刊 29 (1),2019,https://arxiv.org/abs/1805.10941.
示例
>>> rng = np.random.default_rng() >>> rng.integers(2, size=10) array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) # random >>> rng.integers(1, size=10) array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
生成一个 2 x 4 的整数数组,介于 0 和 4 之间(包含)
>>> rng.integers(5, size=(2, 4)) array([[4, 0, 2, 1], [3, 2, 2, 0]]) # random
生成一个 1 x 3 的数组,具有 3 个不同的上限
>>> rng.integers(1, [3, 5, 10]) array([2, 2, 9]) # random
生成一个 1 x 3 的数组,具有 3 个不同的下限
>>> rng.integers([1, 5, 7], 10) array([9, 8, 7]) # random
使用广播生成一个 2 x 4 的数组,dtype 为 uint8
>>> rng.integers([1, 3, 5, 7], [[10], [20]], dtype=np.uint8) array([[ 8, 6, 9, 7], [ 1, 16, 9, 12]], dtype=uint8) # random