maxframe.tensor.random.randint#

maxframe.tensor.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l', density=None, chunk_size=None, gpu=None)[源代码]#

从 `low`（包含）到 `high`（不包含）返回随机整数。

从指定 dtype 的“离散均匀”分布中，在“半开”区间 [low, high) 内返回随机整数。如果 high 为 None（默认值），则结果来自 [0, low)。

参数:

  • low (int) -- 从分布中抽取的最小（有符号）整数（除非 high=None，在这种情况下该参数是 最大 整数加一）。

  • high (int, optional) -- 如果提供该参数，则表示从分布中抽取的最大（有符号）整数加一（如果 high=None，请参见上文描述）。

  • size (int or tuple of ints, optional) -- 输出形状。如果给定形状例如 (m, n, k)，则抽取 m * n * k 个样本。默认为 None，此时返回单个值。

  • dtype (data-type, optional) -- 结果的期望数据类型。所有数据类型都由其名称决定，例如 'int64'、'int' 等，因此不支持字节顺序，且特定精度在不同平台上可能有不同的 C 类型。默认值为 'np.int'。

  • density (float, optional) -- 如果指定了 density，将创建一个稀疏张量

  • chunk_size (int or tuple of int or tuple of ints, optional) -- 每个维度上期望的块大小

  • gpu (bool, optional) -- 如果为 True，则在 GPU 上分配张量，默认为 False

  • dtype -- 返回张量的数据类型。

返回:

out -- 来自适当分布的 size 形状的随机整数张量，如果未提供 size，则返回单个这样的随机整数。

返回类型:

int or Tensor of ints

参见

random.random_integers

与 randint 类似，但用于闭区间 [low, high]，如果省略 high，则 1 是最小值。特别是，这个函数用于生成均匀分布的离散非整数。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt

>>> mt.random.randint(2, size=10).execute()
array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])
>>> mt.random.randint(1, size=10).execute()
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

生成一个 2 x 4 的整数张量，数值在 0 到 4 之间（包含 0 和 4）：

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