numpy.random.randint

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

Возвращает случайные целые числа от low (включительно) до high (исключительно).

Возвращает случайные целые числа из «дискретного равномерного» распределения указанного типа данных в «полуоткрытом» интервале [low, high). Если high равно None (по умолчанию), то результаты берутся из [0, low).

Примечание

Новый код должен использовать метод integers объекта Generator; см. Быстрый старт.

Параметры:

lowint или массив-подобный объект из целых чисел

Наименьшее (знаковое) целое число, которое должно быть получено из распределения (если high=None, в этом случае этот параметр на единицу больше наибольшего целого числа).

highint или массив-подобный объект из целых чисел, необязательно

Если задано, на единицу больше наибольшего (знакового) целого числа, которое должно быть получено из распределения (см. выше поведение, если high=None). Если массив-подобный объект, должен содержать целые значения

sizeint или кортеж из целых чисел, необязательно

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок берутся. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.

dtypeтип данных, необязательно

Желаемый тип данных результата. Порядок байтов должен быть родным. Значение по умолчанию — long.

Введено в версии 1.11.0.

Предупреждение

Эта функция по умолчанию использует тип данных C-long, который 32-битный на Windows и в противном случае 64-битный на 64-битных платформах (и 32-битный на 32-битных). Начиная с NumPy 2.0, по умолчанию целое число NumPy 32-битное на 32-битных платформах и 64-битное на 64-битных. Что соответствует np.intp. (dtype=int не совпадает с большинством функций NumPy.)

Возвращает:

outint или массив ndarray целых чисел

массив формы size случайных целых чисел из соответствующего распределения, или одно такое случайное целое число, если size не задано.

См. также

random_integers

аналогично randint, только для замкнутого интервала [low, high], и 1 — наименьшее значение, если high опущено.

random.Generator.integers

который следует использовать в новом коде.

Примеры

>>> 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])

Генерация 2x4 массива целых чисел от 0 до 4 включительно:

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

Генерация 1x3 массива с 3 разными верхними границами

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

Генерация 1x3 массива с 3 разными нижними границами

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

Генерация 2x4 массива с использованием широковещательной передачи с типом данных 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)