Numpy中np.random.x()的用法

1.np.random.rand()//返回一个或一组服从0-1的均匀分布，取不到1.
2.np.random.randn()//返回一个或一组服从标准正态分布的数据。
3.np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')//返回一个随机整形数，当high=None时，范围为[0,low);当high=int时，范围为[low,high)。size表示随机数的尺寸。dtype格式。
4.np.random.seed()//生成指定的随机数。seed()被设置了之后，np,random.random()可以按顺序产生一组固定的数组，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，那么每次生成的随机数不同。但是，只在调用的时候seed()一下并不能使生成的随机数相同，需要每次调用都seed()一下，表示种子相同，从而生成的随机数相同。
如下所示：

import numpy as np
np.random.seed(1)

l1=np.random.rand(3,3)
l2=np.random.rand(3,3)//此处l1和l2不相同

import numpy as np
np.random.seed(1)
l1=np.random.rand(3,3)
np.random.see(1)
l2=np.random.rand(3,3)//此处l1和l2相同

5.np.random.nomal(均值，方差，size)//生成正态分布

6.np.random.uniform(low,high,size)//生成[low,high)范围内的均匀分布