numpy的randint函数
    numpy库是Python中用于科学计算的一个重要库，而randint函数是numpy库中的一个用于生成随机整数的函数。该函数的语法格式为numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')，其中参数含义如下：
    low: 生成的随机整数的最小值（包含该值）。
numpy库名词解释    high: （可选参数）生成的随机整数的最大值（不包含该值），如果不指定该参数，则生成的随机整数范围是[0, low)。
    size: （可选参数）指定生成随机整数的数量和维度，可以是整数，元组或列表。
    dtype: （可选参数）指定生成随机整数的数据类型，默认为'int'。
    randint函数可以用于生成指定范围内的随机整数，可以用于模拟随机实验、生成随机索引等。下面我将从几个方面来详细介绍randint函数。
    首先，我们可以通过指定low和high参数来生成指定范围内的随机整数。例如，如果我们想
生成一个范围在1到10之间的随机整数，可以使用numpy.random.randint(1, 10)。这将生成一个1到9（包含1，不包含10）之间的随机整数。
    其次，我们还可以通过size参数来指定生成随机整数的数量和维度。例如，如果我们想生成一个2x3的随机整数数组，可以使用numpy.random.randint(1, 10, size=(2, 3))。这将生成一个2行3列的数组，数组中的元素为1到9之间的随机整数。
    另外，我们还可以指定dtype参数来指定生成随机整数的数据类型。默认情况下，生成的随机整数类型为'int'，但我们也可以指定为'uint'、'int8'、'int16'等其他整数类型。
    需要注意的是，生成的随机整数是均匀分布的，即在指定范围内的每个整数被选中的概率是相等的。
    总之，numpy的randint函数是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，通过参数的灵活组合，可以满足各种随机整数生成的需求。希望以上信息能够帮助你更好地理解numpy的randint函数。