np.random的各种生成随机数方法

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1. numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)

根据给定维度生成[0,1)之间的数据

2.numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)

randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。

3.1 numpy.random.randint()

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

返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int
high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low)

3.2 numpy.random.random_integers

numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)

返回随机整数，范围区间为[low,high]，包含low和high
参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小
high没有填写时，默认生成随机数的范围是[1，low]
该函数在最新的numpy版本中已被替代，建议使用randint函数

4 生成[0,1)之间的浮点数

numpy.random.random_sample(size=None)
numpy.random.random(size=None)
numpy.random.ranf(size=None)
numpy.random.sample(size=None)

5 numpy.random.choice()

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

从给定的一维数组中生成随机数
参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)

6 numpy.random.seed()

np.random.seed()的作用：使得随机数据可预测。
当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数