1 random()   # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值

np.random.seed(42)

2 rand(d0, d1, ..., dn)    # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值

np.random.seed(42)

3 randn(d0, d1, ..., dn)    #  产生标准正态分布的浮点数样本值

np.random.seed(42)

4 standard_normal(size=None)     #  产生标准正态分布的浮点数样本值

np.random.seed(42)

5 randint(low, high=None, size=None, )    #生成 [low,high) 之间随机整数;若果 high=non 取值在 [0,low) 之间。

np.random.seed(42)

6. random_integers(low, high=None, size=None)     # 产生 [low, heigh) 上的随机整数,randint()的旧版

np.random.seed(42)

7 random_sample(size=None)     # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值

np.random.seed(42)

8 choice(a, size=None, replace=True, p=None)   # R 语言中的 sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)

                      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 数组中随机元素。replace 指定又放回还是无放回抽样。

9 shuffle(x)  对 X 重排序,输出 None。

np.random.seed(42)

如果 X 为多维数组,只沿 0 轴排序

10 permutation()   # 与 shuffle(x) 函数功能相同,区别再与 peumutation(x) 返回排序后的数组,但不会修改 X 的顺序。

np.random.seed(42)

。。。

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