以後使用rand(), randint()等函式。
隨機浮點型別數值（均勻分布）
numpy.random.rand()產生[0,1)內的浮點型隨機數
numpy.random.rand(value1)產生[0,1)內的value1個元素的一維陣列，如果是多個數字，就產生相應維度的陣列，都是[0,1)內的數字。
instance: rand(3), rand(3,4)
numpy.random.random()的使用和rand()一樣，他們在不同的模組中，乙個在random模組，乙個在matlib模組中，我認為是為了和matlab一致有了rand(), 而random()是原始的函式。
numpy.random.sample()用法同上。
隨機整數型別數值（均勻分布）
numpy.random.randint(low, high)隨機產生[low, high)內的乙個整數,如果只有乙個元素的話，就是[0, value)內的整數
instance: randint(9), randint(2,12)
numpy.random.rand_integers(low, hight) 與上面的randint()一樣，並且官網不推薦使用次方法，使用randint()。
numpy.random.randint(low, high, value1)隨機產生[low，high)內的value1個元素的一維陣列，value1如果是個tuple的話，就產生相應維度的陣列（此時必須制定min和max）。
instance: randint(2, 12, 3),randint(2, 12, (2, 3))
正態分佈的隨機數
np.random.randn( )，產生乙個sigma為1，mean為0的浮點數值，裡面不用寫1，不然返回值為陣列
np.random.randn(3)產生1個包含三個元素的sigma為1，mean為0的浮點數值的陣列， 或者用np.random.standard_normal(3)
np.random.randn(2,3)產生2行3列個同上的浮點數值，或者np.rando.standard_normal((2,3))，注意這裡是tuple，
如果要產生n(u,sigma)分布的數值，sigma*np.random.randn()+u
還可以產生其他任何分布的隨機數
其他的一些隨機數函式沒有整理
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