numpy模組中的random類裡包含有多種方法，這裡記錄下經常遇到的產生隨機數的一些函式

1、np.random.random(size=none)產生一個大小為size、值為0.0-1.0之間的隨機浮點數，這個size引數也可以省略，省略代表生成一個數；

2、np.random.randn(d0,d1,d2,...,dn)產生一個或者多個服從標準正太分佈的數，若只有一個引數，則生成一個行向量，若有兩個引數，則生成一個矩陣，以此類推。。。

3、np.random.rand(d0,d1,d2,...,dn)產生[0,1]之間的隨機數，引數的意義同2；

4、np.random.randint(low,high=none,size=none)產生一個[low,high）之間且大小為size的隨機整數

5、np.random.RandomState(某個數值)指定一個隨機數種子，指定隨機數種子以後每次生成的隨機數都會是一樣的，比如輸入

import numpy as np

a=np.random.RandomState(23).randint(8)生成0-7之間的一個整數，不管你輸入這個命令多少次，每次產生的隨機整數都會是一樣的

6、np.random.normal(loc=*,scale=*,size-none)產生一個均值為loc、標準差為scale、大小為size的的服從高斯分佈的隨機數

7、tensorflow中tf.multiply(x1,x2)和tf.matmul(x1,x2)的區別

tf.multiply(x1,x2)是點乘，要求x1,x2這兩個矩陣或者向量必須維度一樣，而tf.matmul(x1,x2)是標準的矩陣乘法