1. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从正态分布中返回一个或多个样本值。
2. numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中
得到的均为矩阵，以列表的形式体现
3. numpy.random.seed() 指定随机数生成时所用算法开始的整数值，需要注意
（1）如果每次计算随机数之前，seed()值相同，则所得到的随机数相同
（2）若在计算随机数之前不指定seed()值，系统根据时间来定seed()值，因此每次生成的随机数都不同，因为每个随机数生成的时间都不同
（3）设置的seed()值仅一次有效
4. numpy.random.standard_normal(size=None)：生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：标准正态分布随机样本
5. numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一个整数或N维整数数组，取数范围：若high不为None时，取[low,high)之间随机整数，否则取值[0,low)之间随机整数。
size为一个数或元组，相当于张量中的shape
6.numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)：生成一个整数或N维整数数组，取值范围：若high不为None，则取[low,high]之间随机整数，否则取[1,low]之间随机整数。
7.numpy.random.random_sample(size=None)：生成一个[0,1)之间随机浮点数或N维浮点数组。与rand()作用相同
8.numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从序列中获取元素，若a为整数，元素取值为np.range(a)中随机整数；若a为数组，取值为a数组元素中随机元素。
9.numpy.random.shuffle(x)：对X进行重排序，如果X为多维数组，只沿第一条轴洗牌，输出为None。第一条轴为列表的最外层
10.numpy.random.permutation(x)：生成一个range(x)随机顺序的数组，或将列表变为数组