Numpy中文文档

引言

欢迎来到这篇关于numpy库中np.random.randint()函数的博客。numpy是Python的一个重要的科学计算库，而np.random.randint()则是numpy.random模块中的一个非常实用的函数，用于生成随机整数。

np.random.randint()基本用法

np.random.randint()函数用于生成随机整数，其基本语法如下：

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

参数说明：

参数	说明
low	生成的整数最低值（包含），即所有生成的整数都会大于等于这个值。
high	生成的整数最高值（不包含），即所有生成的整数都会小于这个值。
size	输出的形状，可以为整数（生成元素的数量）或者元组（各维度的大小）。如果不提供，则返回一个单一随机整数。
dtype	数据类型，可选参数，默认为’l’，表示生成的数据类型为整数。

np.random.randint()基本使用方法

示例代码

import numpy as np

# 【随机】返回[0,5)范围内的一个整数
# [0, 5) --> 左闭右开区间
int_a = np.random.randint(5) # int_a 可能为 0、1、2、3、4
int_a = np.random.randint(low=5) # int_a 可能为 0、1、2、3、4

# 【随机】返回[1,5)范围内的一个整数
int_a = np.random.randint(1, 5) # int_a 可能为 1、2、3、4
int_a = np.random.randint(low=1, high=5) # int_a 可能为 1、2、3、4

# 【随机】返回[1,5)范围内的，且形状为3行2列的整数数组
array_a = np.random.randint(1, 5, (3,2)) 
array_a = np.random.randint(low=1, high=5, size=(3,2)) 
# [[3 4]
# [1 4]
# [1 2]]

# 【随机】返回[1,5)范围内的，且形状为3行2列的整数数组，且数组每个元素的数据类型都是无符号8位整数
array_a = np.random.randint(1, 5, (3,2), np.uint8) 
array_a = np.random.randint(low=1, high=5, size=(3,2), dtype=np.uint8) 
print(array_a.dtype) # uint8

np.random.randint()的应用场景举例

1. 模拟随机试验

在模拟随机试验时，我们经常需要用到随机数。比如，我们可以使用np.random.randint()来模拟投掷骰子的结果：

import numpy as np

# 模拟投掷骰子1000次，计算1-6每个数字出现的次数
dice_rolls = np.random.randint(1, 7, size=1000)
counts = np.bincount(dice_rolls)  # 使用np.bincount统计每个数字出现的次数
print(counts)  # 输出1-6每个数字出现的次数，因为投掷了1000次，所以理论上每个数字出现的次数应该接近1000/6=167次。

2. 数据增强（Data Augmentation）

在机器学习中，特别是在处理图像数据时，数据增强是一种常用的技术，它可以通过对现有数据进行微小的随机变化来生成新的数据，从而增加训练数据集的大小。np.random.randint()可以用来生成随机的变换参数。例如，我们可以使用它来随机裁剪图像：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载图像
image = Image.open('path_to_image.jpg')
width, height = image.size

# 随机裁剪参数，裁剪出一个宽和高都在[crop_min, crop_max]之间的区域
crop_min = 50  # 最小裁剪大小
crop_max = min(width, height) - crop_min  # 最大裁剪大小，保证裁剪后的图像大小至少为crop_min x crop_min
left = np.random.randint(0, crop_max - crop_min + 1)  # 左边界位置
top = np.random.randint(0, crop_max - crop_min + 1)  # 上边界位置
right = left + crop_min  # 右边界位置
bottom = top + crop_min  # 下边界位置
cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))  # 裁剪图像
cropped_image.show()  # 显示裁剪后的图像

代码实战举例

需求：

生成一个随机噪声灰度图像，像素值是范围[0, 256)内的整数，图像形状为(512, 512)，并显示图像

完整代码

import numpy as np
import cv2

img = np.random.randint(0, 256, size=[512, 512], dtype=np.uint8)
cv2.imshow("noise img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果

结束语

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