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本文介绍了如何使用numpy的randint函数生成随机数组，并展示了如何将列表转换为numpy数组或TensorFlow张量，同时进行元素级操作。通过实例演示了test_list_func函数在处理数组时的功能。

1、产生样例数据的一些例子

np.random.randint(2, size=10)
array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) # random
np.random.randint(1, size=10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

numpy.random.randint¶

2、传入的一个list，经过np.array或者转tf ，函数作用于每一个元素上，形成与输入相同的矩阵

def test_list_func(i):
    return i**2

if __name__ == '__main__':
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    res = test_list_func(np.array(a)[:,np.newaxis])
    print("res:", res, res.shape)
    
    a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
    a = a[:, tf.newaxis]
    res = test_list_func(a)
    print(res)