在Python的数据分析与科学计算中，`numpy.random.randint()`是一个非常实用的函数，用于生成随机整数。它可以帮助我们轻松创建随机数据集，非常适合模拟或测试场景。😊

首先，让我们看看它的基本语法：

```python

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)

```

- low：随机数的下界（包含）。

- high（可选）：随机数的上界（不包含）。如果未指定，则生成的数小于`low`。

- size（可选）：输出数组的形状。

- dtype（可选）：返回值的数据类型。

例如，想要生成一个范围在1到10之间的5个随机整数，代码如下：

```python

import numpy as np

random_numbers = np.random.randint(1, 11, size=5)

print(random_numbers)

输出示例: [3 7 9 4 6]

```

此外，如果只提供一个参数（如`np.random.randint(5)`），则默认生成0到4之间的随机整数。💡

总之，`numpy.random.randint()`简单高效，是处理随机数据的好帮手！🚀