numpy.random模塊的方法總結

1. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) 生成一個浮點數或N維浮點數組，取數範圍：標準正態分佈隨機樣本 

  numpy.random.standard_normal(size=None)：生成一個浮點數或N維浮點數組，取數範圍：標準正態分佈隨機樣本，與randn()類似，可是以一個元組爲參數（size=(2,3,4)）

 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None),loc爲均值，scale爲標準差
2. numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的隨機樣本位於[0, 1)中

獲得的均爲矩陣，以列表的形式體現

3. numpy.random.seed() 指定隨機數生成時所用算法開始的整數值，須要注意

（1）若是每次計算隨機數以前，seed()值相同，則所獲得的隨機數相同

（2）若在計算隨機數以前不指定seed()值，系統根據時間來定seed()值，所以每次生成的隨機數都不一樣，由於每一個隨機數生成的時間都不一樣

（3）設置的seed()值僅一次有效

4. numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一個整數或N維整數數組，取數範圍：若high不爲None時，取[low,high)之間隨機整數，不然取值[0,low)之間隨機整數。

size爲一個數或元組，至關於張量中的shape

5.numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)：生成一個整數或N維整數數組，取值範圍：若high不爲None，則取[low,high]之間隨機整數，不然取[1,low]之間隨機整數。

6.numpy.random.random_sample(size=None)：生成一個[0,1)之間隨機浮點數或N維浮點數組。與rand()做用相同

7.numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：從序列中獲取元素，若a爲整數，元素取值爲np.range(a)中隨機整數；若a爲數組，取值爲a數組元素中隨機元素。

9.numpy.random.permutation(x)：生成一個range(x)隨機順序的數組，或將列表變爲數組