random模块用于生成随机数，下面看看模块中一些常用函数的用法：
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。 #numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) import numpy as np #无参 np.random.rand() #生成生成[0,1)之间随机浮点数 type(np.random.rand()) #float #d0,d1....表示传入的数组形状 #一个参数 np.random.rand( 1) #array([ 0.44280931]) type(np.random.rand( 1)) #numpy.ndarray np.random.rand( 5) #生成一个形状为5的一维数组 #两个参数 np.random.rand( 2, 3) #生成2x3的二维数组 #np.random.rand((2,3))#报错,参数必须是整数,不能是元组 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。 #numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) import numpy as np #无参 np.random.randn() #1.4872544578730051，不一定是[0,1)之间的随机数 #一个参数 np.random.randn( 1) np.random.randn( 5) #生成形状为5的一维数组 #两个参数 np.random.randn( 2, 3) #生成2x3数组 #np.random.randn((2,3))#报错,参数必须是整数 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 import numpy as np #numpy.random.standard_normal(size=None) #size为整数 np.random.standard_normal( 2) #array([-2.04606393, -1.05720303]) #size为整数序列 np.random.standard_normal(( 2, 3)) np.random.standard_normal([ 2, 3]).shape #(2, 3) 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。 #numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') import numpy as np #low=2 np.random.randint( 2) #生成一个[0,2)之间随机整数 #low=2,size=5 np.random.randint( 2,size= 5) #array([0, 1, 1, 0, 1]) #low=2,high=2 #np.random.randint(2,2)#报错,high必须大于low #low=2,high=6 np.random.randint( 2, 6) #生成一个[2,6)之间随机整数 #low=2,high=6,size=5 np.random.randint( 2, 6,size= 5) #生成形状为5的一维整数数组 #size为整数元组 np.random.randint( 2,size=( 2, 3)) #生成一个2x3整数数组,取数范围：[0,2)随机整数 np.random.randint( 2, 6,( 2, 3)) #生成一个2x3整数数组,取值范围：[2,6)随机整数 #dtype参数：只能是int类型 np.random.randint( 2,dtype= 'int32') np.random.randint( 2,dtype=np.int32) 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。 #numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None) import numpy as np #low=2 np.random.random_integers( 2) #生成一个[1,2]之间随机整数 #low=2、size=5 np.random.random_integers( 2,size= 5) #array([2, 1, 1, 1, 1]) #low=2、high=6 np.random.random_integers( 2, 6) #生成一个[2,6]之间随机整数 #low=2、high=6、size=5 np.random.random_integers( 2, 6,size= 5) #生成一个形状为5的一维整数数组组 #size为整数元组 np.random.random_integers( 2,size=( 2, 3)) #生成一个2x3数组,取数范围：[1,2]随机整数 np.random.random_integers( 2, 6,( 2, 3)) #生成一个2x3数组，取数范围：[2,6]随机整数 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。 #numpy.random.random_sample(size=None) import numpy as np #size=None np.random.random_sample() #生成一个[0,1)之间随机浮点数 #size=2 np.random.random_sample( 2) #生成shape=2的一维数组 #size为整数元组 np.random.random_sample(( 2,)) #等同np.random.random_sample(2) #np.random.random_sample((,2))#报错 np.random.random_sample(( 2, 3)) #生成2x3数组 np.random.random_sample(( 3, 2, 2)) #3x2x2数组 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。 #numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) import numpy as np #a为整数，size为None np.random.choice( 2) #生成一个range(2)中的随机数 #a为整数,size为整数 np.random.choice( 2, 2) #生成一个shape=2一维数组 #a为整数,size为整数元组 np.random.choice( 5,( 2, 3)) #生成一个2x3数组 #a为数组,size为None np.random.choice(np.array([ 'a', 'b', 'c', 'f'])) #生成一个np.array(['a','b','c','f']中随机元素 #a为数组,size为整数 np.random.choice( 5,( 2, 3)) #生成2x3数组 #a为数组,size为整数元组 np.random.choice(np.array([ 'a', 'b', 'c', 'f']),( 2, 3)) #生成2x3数组 #p参数：可以理解成a中元素出现的概率，p的长度和a的长度必须相同，且p中元素之和为1，否则报错 #np.random.choice(2,p=[1])#报错，a和p长度不一致 np.random.choice( 5,p=[ 0, 0, 0, 0, 1]) #生成的始终是4 np.random.choice( 5, 3,p=[ 0, 0.5, 0.5, 0, 0]) #生成shape=3的一维数组，元素取值为1或2的随机数 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。 #numpy.random.shuffle(x) import numpy as np list1 = [ 1, 2, 3, 4, 5] np.random.shuffle(list1) #输出None list1 #[1, 2, 5, 3, 4],原序列的顺序也被修改 arr = np.arange( 9).reshape( 3, 3) np.random.shuffle(arr) #对于多维数组，只沿着第一条轴打乱顺序 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的顺序。 #numpy.random.permutation(x) import numpy as np #x=5 np.random.permutation( 5) #生成一个range(5)随机顺序的数组 #x为列表或元组 list1 = [ 1, 2, 3, 4] np.random.permutation(list1) #array([2, 1, 4, 3]) #list1#[1, 2, 3, 4] #x为数组 arr = np.arange( 9) np.random.permutation(arr) arr2 = np.arange( 9).reshape( 3, 3) np.random.permutation(arr2) #对于多维数组，只会沿着第一条轴打乱顺序参考文献： 1、https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/69665164 2018.7.8 2、https://blog.csdn.net/Unin88/article/details/50570196 2018.7.8
