random函数概总

- 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。
import numpy as np

#无参
np.random.rand()#生成生成[0,1)之间随机浮点数

#一个参数
np.random.rand(1)#array([.]) [ 0.09256063]
np.random.rand(6)#生成一个的一维数组 [ 0.60815869 0.73878681 0.03048955 0.98884117 0.38879514 0.09276253]

#两个参数
np.random.rand(2,6)#生成2x6的二维数组 [[ 0.07912478 0.00405205 0.27662169]
[ 0.48325782 0.43314627 0.42481872]]
#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
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)
>>[-1.8291329]
np.random.randn(6)#生成一维数组
>>[-1.99023487 -0.09193998 -0.40957812 0.44944641 0.18953369 0.59727101]
#两个参数
np.random.randn(2,3)#生成2x3数组
>> [[ 0.6096645 0.46733013 -0.16198441]
[ 1.1277741 1.62034202 3.14673788]]
#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(6)
>>[ 0.33158117 1.15557637 -2.65673171 -0.03660708 -0.6472354 -0.83355466]
#size为整数序列
np.random.standard_normal((2,3))
>>[[-1.22406999 -0.0250229 -1.13810308]
[-0.54879572 0.35923879 -0.33808103]]
np.random.standard_normal([2,3])
>>[[ 0.6870471 -1.21055061 1.44049352]
[ 0.9092522 1.82887134 -1.18624863]]

- 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=4
np.random.randint(4)#生成一个[0,3]范围随机整数
>>3
#low=2,size=4
np.random.randint(6,size=4)
>>[4 3 5 4]
#low=4,high=10
np.random.randint(4,10)#生成一个[4,10)之间一个随机整数
>>5
#low=4,high=10,size=5
np.random.randint(4,10,size=5)#生成一维整数数组
>>[6 4 9 6 9]
#size为整数元组
np.random.randint(10,size=(2,3))#生成一个2x3整数数组,取数范围：[0,10)随机整数
>>[[3 8 4]
[2 1 6]]
np.random.randint(3,10,(2,3))#生成一个2x3整数数组,取值范围：[3,10)随机整数
>>[[8 7 4]
[3 6 7]]

- 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=4
np.random.random_integers(2)#生成一个[1,4]之间随机整数
>>4
#low=2、size=5
np.random.random_integers(2,size=5)
>>[1,2,1,1,2]
#low=2、high=6
np.random.random_integers(2,6)#生成一个[2,6]之间随机整数
>>3
#low=2、high=6、size=5
np.random.random_integers(2,6,size=5)#生成一个一维整数数组组
#size为整数元组
np.random.random_integers(6,size=(2,3))#生成一个2x3数组,取数范围：[1,6]随机整数
>>[[5 6 5]
[5 4 5]]
np.random.random_integers(6,10,(2,3))#生成一个2x3数组，取数范围：[6,10]随机整数
>>[[ 9 7 8]
[ 8 9 10]]

- 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=5
np.random.random_sample(2)#生成shape=5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((2,3))#生成2x3数组
np.random.random_sample((3,2,2))#3x2x2数组由三个2行2列的2维数组组成的高维数组
>>[[[ 0.55335277 0.39392416]
[ 0.04549739 0.50686357]]
[[ 0.21971058 0.08189746]
[ 0.16759733 0.7760967 ]]

[[ 0.82459825 0.43088198]
[ 0.1731624 0.95072647]]]

- 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

numpy.random.uniform(low,high,size)

功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.
参数介绍:
low: 采样下界，float类型，默认值为0；
high: 采样上界，float类型，默认值为1；
size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本，缺省时输出1个值。
返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。

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