numpy.random.randint#

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

返回从 low (包括) 到 high (不包括) 的随机整数。

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

注意

新代码应使用 integers 方法来创建 Generator 实例；请参阅快速入门。

参数:
lowint 或类数组的 int

从分布中提取的最小（有符号）整数（除非 high=None，在这种情况下，此参数是最高此类整数之上一个的整数）。

highint 或类数组的 int，可选

如果提供，则比从分布中提取的最大（有符号）整数大一（如果 high=None，则请参见上面的行为）。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。如果给定的形状为，例如 (m, n, k), 则抽取 m * n * k 个样本。默认为 None，在这种情况下，返回单个值。

dtypedtype，可选

结果所需的 dtype。字节顺序必须是 native。默认值是 long。

警告

此函数默认为 C-long dtype，在 Windows 上是 32 位，在 64 位平台上是 64 位（在 32 位平台上是 32 位）。自 NumPy 2.0 以来，NumPy 的默认整数在 32 位平台上是 32 位，在 64 位平台上是 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 int 的 ndarray

size 形的来自适当分布的随机整数数组，如果未提供 size 则返回单个随机整数。

参见

random_integers

类似于 randint, 仅适用于闭区间 [low, high], 如果省略 high, 则 1 是最小值。

random.Generator.integers

应该用于新代码。

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 2 x 4 的整数数组，范围在 0 到 4 之间，包括 0 和 4

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

生成一个 1 x 3 的数组，其中有 3 个不同的上限

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

生成一个 1 x 3 的数组，其中有 3 个不同的下限

>>> np.random.randint([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

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