标签：知识点 randint random 整数 生成 随机 np
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函数概述
np.random.randint是 NumPy 库中的一个函数，用于生成随机整数。它可以在指定的区间（左闭右开）内生成一个或多个随机整数。
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函数语法
np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')- 参数解释：
low：生成的随机整数的最小值（包含该值）。如果high为None，则low为最大值，生成的随机整数范围是[0, low)。high：生成的随机整数的最大值（不包含该值）。如果high是None，则按照上面的规则处理。size：输出的形状。例如，如果size=(m, n)，则返回一个m行n列的二维数组；如果size = 3，则返回一个包含 3 个元素的一维数组。dtype：数据类型，默认是'l'（长整型），可以指定为其他整数类型，如np.uint8等。
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示例
- 生成一个随机整数
- 代码：
import numpy as np; a = np.random.randint(1, 10) - 解释：这将生成一个大于等于 1 且小于 10 的随机整数。例如，可能生成的数字是 7。
- 生成一维数组形式的随机整数
- 代码：
import numpy as np; b = np.random.randint(1, 10, size = 5) - 解释：这将生成一个包含 5 个元素的一维数组，每个元素都是大于等于 1 且小于 10 的随机整数。可能的结果是
[2, 4, 7, 3, 8]。
- 生成二维数组形式的随机整数
- 代码：
import numpy as np; c = np.random.randint(1, 10, size=(3, 4)) - 解释：这将生成一个 3 行 4 列的二维数组，数组中的每个元素都是大于等于 1 且小于 10 的随机整数。例如：
array([[2, 7, 4, 3],
[6, 8, 5, 1],
[7, 3, 9, 2]])
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应用场景
- 模拟数据：在数据科学和机器学习中，当需要生成模拟数据集的标签（例如分类问题中的类别标签）或者一些随机的整数特征时，可以使用
np.random.randint。 - 随机抽样索引：在处理数组或者数据框时，有时需要随机抽取一些行或者列，这时可以利用
np.random.randint生成随机索引来进行抽样。 - 游戏开发：在游戏开发中，例如生成随机的关卡编号、随机的道具数量等场景可以使用这个函数。
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