伪随机数的生成

numpy.random模块可以高效的生成多种概率分布下的完整样本值数组。

In [154]: samples = np.random.normal(size=(4, 4))

In [155]: samples
Out[155]:
array([[-0.37962803, -0.90657462,  0.77769143,  0.84014102],
       [-0.18575449, -0.71110054,  0.59381226,  1.08942863],
       [ 0.10060225, -0.41378143,  1.28435833,  0.32766868],
       [ 0.27436945,  0.82493041, -1.01731157,  0.82147073]])

Python 内建的 random 模块一次只能生成一个值。很慢！

函数	描述
seed	向随机数生成器传递随机状态种子
permutation	返回一个序列的随机排列，或者返回一个乱序的整数范围序列
shuffle	随机排列一个序列
rand	从均匀分布中抽取样本
randint	根据给定的由低到高的范围抽取随机整数
randn	从均值0方差1的正态分布中抽取样本（MATLAB型接口）
binomial	从二项分布中抽取样本
normal	从正态分布中抽取样本
beta	从beta分布中抽取样本
chisquare	从卡方分布中抽取样本
gamma	从伽马分布中抽取样本
uniform	从均匀[0, 1)分布中抽取样本