numpy.random.RandomState()函數用法
可以通過numpy工具包生成模擬數據集，使用RandomState獲得隨機數生成器
from numpy.random import RandomState
rdm = RandomState(1)
注意：這里1為隨機數種子，只要隨機數種子seed相同，產生的隨機數系列就相同
a = rdm.uniform(1,2,(3,4))
print(a)
輸出結果為：
[[1.417022 1.72032449 1.00011437 1.30233257]
[1.14675589 1.09233859 1.18626021 1.34556073]
[1.39676747 1.53881673 1.41919451 1.6852195 ]]
產生一個3行4列的數組，其中每個元素都是在[1,2]區間內均勻分布的隨機數
b = rdm.rand(1,2)
print(b)
輸出為：
[[0.417022 0.72032449]]
注意：
這里的rand()里面的值若為0，就表示會隨機產生一個[0,1)之間的隨機數，並不是一個一維數組，且0可以包括，1不包含。當rand()里面數為1時，產生一個一維的一個數字數組。rand(2)返回一個一維的2個數字數組.
numpy里random總結
1) np.random.rand()
返回[0,1)之間的數，rand()返回一個數字，rand(1)返回一個一維的一個數字數組，rand(2)返回一個一維的2個數字數組，以此類推。rand(3,4)返回3行4列的二維數組。
numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)
rand函數根據給定維度生成[0,1)之間的數據，包含0，不包含1
dn表格每個維度
返回值為指定維度的array
例如：
import numpy as np
x1 = np.random.rand(1)
print(x1) #輸出：[0.79853516]
x2 = np.random.rand(2)
print(x2) #輸出：[0.3372049 0.94177767]
x3 = np.random.rand(3)
print(x3) #輸出：[0.54632154 0.63376574 0.51523793]
x4 = np.random.rand(2,3)
print(x4) #輸出：[[0.66432625 0.3004349 0.79992446]
[0.47604401 0.16257688 0.58597909]]
2）np.random.randn()
numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)
用法同np.random.rand()一樣，只是服從正態分布。用法同上。
標准正態分布又稱為u分布，是以0為均值、以1為標准差的正態分布，記為N（0，1）。
randn函數返回一個或一組樣本，具有標准正態分布。
dn表格每個維度
返回值為指定維度的array
3）np.random.randint()
通過low來指定起點，通過high來指定終點，通過size參數來指定數組的維度，通過dtype來確定類型。
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)
返回隨機整數，范圍區間為[low,high），包含low，不包含high
參數：low為最小值，high為最大值，size為數組維度大小，dtype為數據類型，默認的數據類型是np.int
high沒有填寫時，默認生成隨機數的范圍是[0，low)
y1 = np.random.randint(1,size=4)
print(y1) #返回[0，1)之間的整數，只有0，所有輸出為：[0 0 0 0]
y2 = np.random.randint(-2,3,size=(2,3))
print(y2)
#輸出為[-2,3)之間的整數，輸出為：[0 0 0 0]
[[-1 -2 1]
[ 1 -1 2]]
4）np.random.random(size=None)
通過size參數來指定維數
生成[0,1)之間的浮點數
z1 = np.random.random()
print(z1) #輸出：0.5496674667621851
z2 = np.random.random(1)
print(z2) #輸出：[0.03831152]
z3 = np.random.random(2)
print(z3) #輸出：[0.67638162 0.72296213]
z4 = np.random.random((2,3))
print(z4) #輸出：[[0.459631 0.85138382 0.24601661]
[0.80658167 0.10955964 0.13577635]]
原文：https://blog.csdn.net/jieshaoxiansen/article/details/82255191