numpy.random常用随机数生成方法

常用的numpy.random函数的示例，生成的size是(2,3)：

1. rand(d0, d1, ..., dn): 生成[0, 1)之间的均匀分布的随机数。

   print(np.random.rand(2, 3))
   

2. randn(d0, d1, ..., dn): 生成均值为0、标准差为1的标准正态分布的随机数。

   print(np.random.randn(2, 3))
   

3. randint(low, high=None, size=None, dtype=int): 生成low（包含）到high（不包含）之间的随机整数。

   print(np.random.randint(0, 10, size=(2, 3)))
   

4. choice(a, size=None, replace=True, p=None): 从给定的一维数组中生成随机数。

   print(np.random.choice(10, size=(2, 3)))  # 等价于np.random.choice(np.arange(10), size=(2, 3))
   

5. uniform(low=0.0, high=1.0, size=None): 生成low（包含）到high（不包含）之间的均匀分布的随机数。

   print(np.random.uniform(0.0, 1.0, size=(2, 3)))
   

6. normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None): 生成均值为loc、标准差为scale的正态分布的随机数。

   print(np.random.normal(0.0, 1.0, size=(2, 3)))
   

7. binomial(n, p, size=None): 生成二项分布的随机数。

   print(np.random.binomial(10, 0.5, size=(2, 3)))
   

8. poisson(lam=1.0, size=None): 生成泊松分布的随机数。

   print(np.random.poisson(1.0, size=(2, 3)))
   

9. beta(a, b, size=None): 生成β分布的随机数。

   print(np.random.beta(1.0, 1.0, size=(2, 3)))
   

10. gamma(shape, scale=1.0, size=None): 生成伽马分布的随机数。

    print(np.random.gamma(2.0, 2.0, size=(2, 3)))