numpy.random.randint
-
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') -
Возвращает случайные целые числа от
low(включительно) доhigh(исключительно).Возвращает случайные целые числа из «дискретного равномерного» распределения указанного типа данных в «полуоткрытом» интервале [
low,high). Еслиhighравно None (по умолчанию), то результаты берутся из [0,low).Параметры: low : int
Наименьшее (знаковое) целое число, которое должно быть выбрано из распределения (если
high=None, в этом случае этот параметр на единицу больше наибольшего такого целого числа).high : int, необязательно
Если указано, на единицу больше наибольшего (знакового) целого числа, которое должно быть выбрано из распределения (см. выше поведение, если
high=None).size : int или кортеж из целых чисел, необязательно
Форма выходных данных. Если заданная форма, например,
(m, n, k), тоm * n * kвыборок генерируются. По умолчанию значение None, в этом случае возвращается одно значение.dtype : dtype, необязательно
Желаемый тип данных результата. Все типы данных определяются по их имени, например, ‘int64’, ‘int’ и т. д., поэтому порядок байтов недоступен, а определённая точность может иметь разные типы C в зависимости от платформы. Значение по умолчанию — ‘np.int’.
Новая в версии 1.11.0.
Возвращает: out : int или ndarray из целых чисел
size-мерный массив случайных целых чисел из соответствующего распределения, или одно такое случайное целое число, еслиsizeне указано.См. также
-
random.random_integers - аналогично
randint, только для замкнутого интервала [low,high], и 1 — наименьшее значение, еслиhighопущено. В частности, этот другой используется для генерации равномерно распределённых дискретных нецелых чисел.
Примеры
>>> np.random.randint(2, size=10) array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) >>> np.random.randint(1, size=10) array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
Генерирует массив 2 x 4 целых чисел между 0 и 4 включительно:
>>> np.random.randint(5, size=(2, 4)) array([[4, 0, 2, 1], [3, 2, 2, 0]]) -
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.random.randint.html