np.random的幾種方法
numpy.random
DESCRIPTION ======================== Random Number Generation ======================== ==================== ========================================================= Utility functions ============================================================================== random_sample Uniformly distributed floats over ``[0, 1)``. random Alias for `random_sample`. bytes Uniformly distributed random bytes. random_integers Uniformly distributed integers in a given range. permutation Randomly permute a sequence / generate a random sequence. shuffle Randomly permute a sequence in place. seed Seed the random number generator. choice Random sample from 1-D array. ==================== ========================================================= ==================== ========================================================= Compatibility functions ============================================================================== rand Uniformly distributed values. randn Normally distributed values. ranf Uniformly distributed floating point numbers. randint Uniformly distributed integers in a given range. ==================== ========================================================= 解釋：
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numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一個[0,1)之間的隨機浮點數或N維浮點陣列。
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numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成一個浮點數或N維浮點陣列，取數範圍：正態分佈的隨機樣本數。
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numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一個整數或N維整數陣列，取數範圍：若high不為None時，取[low,high)之間隨機整數，否則取值[0,low)之間隨機整數。
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numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)：生成一個整數或一個N維整數陣列，取值範圍：若high不為None，則取[low,high]之間隨機整數，否則取[1,low]之間隨機整數。
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numpy.random.random_sample(size=None)：生成一個[0,1)之間隨機浮點數或N維浮點陣列。
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numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：從序列a中獲取元素，若a為整數，元素取值為np.arange(a)中隨機數；若a為陣列，取值為a陣列元素中隨機元素。replace=False表示不能重複，replace=True可以重複。p為與a長度相同的陣列，可以決定a中每個元素隨機出現的概率。p.sum()=1
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numpy.random.shuffle(x)：對X進行重排序，如果X為多維陣列，只沿第一條軸洗牌，輸出為None，改變原來的X
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numpy.random.permutation(x)：與numpy.random.shuffle(x)函式功能相同。輸出為X洗牌後的新陣列，原來的X不變。