Numpy中random库中rand、randint、randn详解

1. numpy.random.rand

random.rand(d0, d1, ..., dn)

创建一个具有给定形状的数组，并用在 [0, 1) 范围内的均匀分布随机样本对其进行填充。

参数：

d0, d1, …, dn：正整数，可选

决定了返回的数组的维度，必须为非负值。如果没有给出任何参数，则返回单个的 Python 浮点数。

返回值：

输出： ndarray， shape (d0, d1, ..., dn)，随机值

2. numpy.random.randint

random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)

返回从低值（包括）到高值（不包括）之间的随机整数。

返回指定数据类型的“离散均匀”分布中的随机整数，其取值范围为半开区间 [low, high) 。如果 high 为 None（默认值），则结果范围为 [0, low) 。

参数：

low: 整数或整数类型的数组

从分布中可以生成的最小的带符号整数（如果 high=None， 即没有给出最大值，生成的整数的值要比low的值小1）

high: 整数或整数类型的数组，可选

如果有该参数，从分布中生成的最大的整数比 high 小1；如果是一个数组，数组中必须包含整数值。

size: 整数或整数类型的元组，可选

输出的形状。例如给的形状是（m, n, k），则会生成一个 m * n * k 的数组。默认值是None，如果没有该参数，返回的是一个整数值。

dtype: 数据类型，可选

希望的结果的数据类型，默认是 long 类型。

返回值：

输出：整数或整数类型的ndarray

如果有 size 参数，生成一个 size 形状的由随机整数组成的数组；如果没有 size 参数，生成一个随机整数。

3. numpy.random.randn

random.randn(d0, d1, ..., dn)

从 标准正态 分布中返回一个（或多个）样本。

如果提供了正整数类型的参数，randn 函数会生成一个形状为(d0, d1, ..., dn)的数组，其中包含从均值为 0、方差为 1 的单变量正态分布中抽取的随机浮点数。如果未提供任何参数，则会返回从该分布中随机抽取的一个浮点数。

参数：

d0, d1, …, dn：整数，可选

返回数组的维度必须为非负值。如果未给出任何参数，则返回一个 Python 浮点数。

返回值：

Z：ndarray 或 float

一个由标准正态分布的浮点样本构成的（d0，d1，...，dn）形状的数组，或者如果未提供参数则为单个此类浮点数。

对于具有均值为 μ 、标准差为 σ 的正态分布的随机样本，使用以下公式：
σ * np.random.randn(...) + μ