Numpy 可以生成伪随机数组。
Hint：由初始种子确定，按指定算法生成。在模拟研究中，一般采用伪随机数代替真正的随机数。
random函数
用于在区间[0,1)中生成随机分布的数组
一维数组，10个随机数
np.random.random(10)
array([0.359046 , 0.57580681, 0.08430572, 0.62600154, 0.19575809,
0.95081193, 0.12530918, 0.32889565, 0.41864479, 0.8889508 ])
多维数组，10个随机数
np.random.random((5,2))#2维
array([[0.86923247, 0.38248955],
[0.37215776, 0.32011268],
[0.69139266, 0.45835632],
[0.83073208, 0.69741943],
[0.38152624, 0.68343596]])
rand函数
在区间[0,1)中生成服从均匀分布的随机数
1个随机数
np.random.rand()
0.7832069924593038
一维数组，1个随机数
np.random.rand(1)
array([0.4768713])
多维数组，10个随机数.
Hint：与random函数不同，
np.random.rand(5,2)#2维
array([[0.32365843, 0.6103566 ],
[0.98198831, 0.0501855 ],
[0.77884455, 0.31804505],
[0.02445486, 0.28686964],
[0.59453595, 0.6338842 ]])
randn函数
在区间[0,1)中生成服从正态分布的随机数
1个随机数
np.random.randn()
-0.8481907815646318
一维数组，1个随机数
np.random.rand(1)
array([-0.04323005])
多维数组，10个随机数.
np.random.randn(5,2)#2维
array([[-1.97838787, 1.16088753],
[-0.69371665, 0.07447461],
[-0.87780999, -0.20527012],
[-0.14638291, -0.36475676],
[ 0.70781196, -0.1055076 ]])
randint函数
生成指定区间[Low,High)的随机数组
randint(low, high=None, size=None, dtype=int)
np.random.randint(0,10,size = [5,5])
array([[9, 3, 1, 6, 9],
[2, 5, 2, 3, 8],
[0, 7, 5, 5, 8],
[2, 3, 8, 2, 5],
[9, 4, 3, 7, 2]])
