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Machine Learning
avec Scikit-Learn
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Classe « RandomState »
Signature de la méthode tomaxint
def tomaxint(self, size=None)
Description
help(RandomState.tomaxint)
tomaxint(size=None)
Return a sample of uniformly distributed random integers in the interval
[0, ``np.iinfo("long").max``].
.. warning::
This function uses the C-long dtype, which is 32bit on windows
and otherwise 64bit on 64bit platforms (and 32bit on 32bit ones).
Since NumPy 2.0, NumPy's default integer is 32bit on 32bit platforms
and 64bit on 64bit platforms.
Parameters
----------
size : int or tuple of ints, optional
Output shape. If the given shape is, e.g., ``(m, n, k)``, then
``m * n * k`` samples are drawn. Default is None, in which case a
single value is returned.
Returns
-------
out : ndarray
Drawn samples, with shape `size`.
See Also
--------
randint : Uniform sampling over a given half-open interval of integers.
random_integers : Uniform sampling over a given closed interval of
integers.
Examples
--------
>>> rs = np.random.RandomState() # need a RandomState object
>>> rs.tomaxint((2,2,2))
array([[[1170048599, 1600360186], # random
[ 739731006, 1947757578]],
[[1871712945, 752307660],
[1601631370, 1479324245]]])
>>> rs.tomaxint((2,2,2)) < np.iinfo(np.int_).max
array([[[ True, True],
[ True, True]],
[[ True, True],
[ True, True]]])
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Mise en oeuvre d'IHM
avec Qt et PySide6
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