如何在广播中使用 numpy randint 函数？

Question

我最近从这个 link numpy randint manual 中了解到以下对 numpy 的使用。此页面中的最后一个示例显示了此命令，但没有任何解释。

import numpy
x=numpy.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]], dtype=np.uint8)

你能解释一下输入参数是什么意思吗？

Answer 1

In [25]: x=np.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]], dtype=np.uint8)
In [26]: x.shape
Out[26]: (2, 4)

2个输入是(4,)和(2,1)形数组：

In [27]: np.array([1, 3, 5, 7]), np.array([[10], [20]])
Out[27]: 
(array([1, 3, 5, 7]),
 array([[10],
        [20]]))

根据broadcasting规则

(4,) with (2,1) => (1,4) with (2,1) => (2,4)

根据需要添加前导尺寸 1 尺寸
标量所有大小为 1 的维度以匹配

在这种情况下

In [28]: x
Out[28]: 
array([[ 6,  9,  7,  9],
       [19, 17, 10,  9]], dtype=uint8)

按列，值都大于等于[1,3,5,7]，对吧？

按行，上限是 [10, 20]，对吗？

几个示例数组：

In [29]: x=np.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]], dtype=np.uint8)
In [30]: x
Out[30]: 
array([[ 7,  8,  5,  9],
       [ 5, 17,  6,  9]], dtype=uint8)
In [31]: x=np.random.randint([1, 3, 5, 7], [[10], [20]], dtype=np.uint8)
In [32]: x
Out[32]: 
array([[ 6,  9,  7,  9],
       [ 9, 11, 18, 10]], dtype=uint8)

Answer 2

当[1, 3, 5, 7]和[[10], [20]]两个数组广播到一个共同的形状时，第一个就变成了

[[1, 3, 5, 7]
 [1, 3, 5, 7]]

第二个给出

[[10, 10, 10, 10]]
 [20, 20, 20, 20]]

np.random.randint() 生成一个随机生成的整数数组，其形状与这些数组相同，其中每个条目都由两个数组的相应条目绑定。例如，位置(0, 0)的条目至少为1且小于10，位置(0, 1)的条目至少为3且小于10等

如何在广播中使用 numpy randint 函数？

How to use numpy randint function with broadcasting?

python

numpy

numpy-slicing

numpy-ndarray

array-broadcasting