random_even = random.randrange(0, 100, 2) print(random_even) 四、numpy.random.randint()方法 numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)方法用于生成在指定范围内的随机整数,特别适合需要生成多个随机整数的场景。例如: import numpy as np random_integers = np.random.randint(1, 10...
print(f"随机整数: {random_int}") 生成1到20之间的偶数随机整数 random_even_int = random.randrange(2, 21, 2) print(f"随机偶数整数: {random_even_int}") 使用random.sample()函数 random.sample(population, k)函数从指定的序列(或集合)中随机抽取k个元素。虽然这个函数主要用于抽取样本,但也可以用来...
randint是random库中的一个函数，用于生成指定范围内的随机整数。该函数的完整定义如下：random.randint(a, b)其中，a和b分别是要生成的随机整数的范围。返回值是一个a和b之间（包括a和b）的整数。基本使用方法 要使用randint方法生成随机整数，需要先导入random库，在代码中使用以下语句：import random 导入random库...
1. random.seed & random.getstate & random.setstate 把这3个放到一起说,是因为random本质上生成的是伪随机数,而这3个函数,很好的体现了伪随机数这个特性 代码示例:seed 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 指定seed后,生成的随机数一样random.seed(1)print('随机数1:',random.random())...
一、Random函数 (一)浮点数函数 random.random随机生成一个0到1之间的浮点数。 0<=n<=1 >>> random.random() 0.7086588033796296 1. 2. random.uniform(a,b)生成一个a到b内的随机浮点数。 若a<b,则a <= n <= b若a>b,则b <= n <= a ...
print(random_ints) 总结 np.random.randint()函数是NumPy库中一个非常实用的函数,可以用于生成指定范围内的随机整数。通过合理设置low、high、size和dtype参数,可以灵活地生成满足需求的随机整数数组。在实际应用中,可以利用这个函数进行随机抽样、模拟实验、生成测试数据等。希望本文的详解和示例能够帮助读者更好地理解...
random() 函数命名来源于英文单词random（随机）。randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数。Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。函数randint的使用 1、OUT = RANDINT 产生一个“ 0 ”或“ 1 ”...
np.random.randint函数是numpy库中的一个随机数生成函数,用于生成指定范围内的整数随机数。 该函数的语法如下: np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) 参数说明: low: 生成随机数的最小值(包含)。 high: 生成随机数的最大值(不包含)。如果不提供该参数,则随机数范围为[0, low)。
y = np.random.standard_normal(size=(3,3))print(x,type(x))print(y,type(y)) np.random.rand()与np.random.standard_normal()的方法结果相似,都是返回合符标准正态分布的随机浮点数或数组。 12.np.random.randint(a, b, size=(), dtype=int):返回在范围在[a, b)中的随机整数(含有重复值) ...