1.numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):
生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组,若没有参数输入,则生成一个数
2.numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):
生成一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:正态分布的随机样本数
3.numpy.random.standard_normal(size=None):
生产一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:标准正态分布随机样本
4.numpy.random.randint(low, high=None, size=None,dtype='l'):
生成一个整数或N维整数数组,取数范围:若high不为None时,取[low,high)之间随机整数,否则取值[0,low)之间随机整数
5.numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None):
生成一个整数或一个N维整数数组,取值范围:若high不为None,则取[low,high]之 间随机整数,否则取[1,low]之间随机整数。注意这里左右都是闭区间(low<= x>=high)
6.numpy.random.random(size=None):
产生[0.0, 1.0)之间的浮点数
相同用法:
7.numpy.random.random_sample(size=None):
生成一个[0,1)之间随机浮点数或N维浮点数组
8.numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):
从序列中 获取元素,若a为整数,元素取值为np.range(a)中随机数;若a为数组,取 值为a数组元素中随机元素。replace=True表示可重复抽取,p是a中每个 数出现的概率
9.numpy.random.shuffle(x):
对X进行重排序,如果X为多维数组,只沿第 一条轴洗牌,输出为None,直接修改了X数组
10.numpy.random.permutation(x):
与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同,两者区别:peumutation(x)不会修改X的值,返回一个新的数组
11.numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
生出size个符合均分布的浮点数,取值范围为[low, high),默认取值范围为[0, 1.0)
12.numpy.random.bytes(length):
生成随机字节
13.numpy.random.seed(seed=None):
设置随机生成算法的初始值