数据分析中，数据的获取是第一步，numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API，是学习数据分析的第一步。
总体来说，numpy.random模块分为四个部分，对应四种功能：
1. 简单随机数： 产生简单的随机数据，可以是任何维度
2. 排列：将所给对象随机排列
3. 分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等
4. 生成器：种随机数种子，根据同一种子产生的随机数是相同的
以下是详细内容以及代码实例：（以下代码默认已导入numpy：import numpy as np ）
1. 生成器
电脑产生随机数需要明白以下几点：
（1）随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就不会变。
（2）只要用户不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟（即定时/计数器的值）
（3）随机数产生的算法与系统有关，Windows和Linux是不同的，也就是说，即便是随机种子一样，不同系统产生的随机数也不一样。
numpy.random 设置种子的方法有：
函数名称 | 函数功能 | 参数说明 |
RandomState | 定义种子类 | RandomState是一个种子类，提供了各种种子方法，最常用seed |
seed([seed]) | 定义全局种子 | 参数为整数或者矩阵 |
代码示例：
# =============================seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数
np.random.seed()
print("默认种子生成随机数：", np.random.random())
np.random.seed(10)
print("整数种子生成随机数：", np.random.random())
np.random.seed(np.array("hello"))
print("字符串种子生成随机数：", np.random.random())2. 简单随机数
函数名称 | 函数功能 | 参数说明 |
rand(d0, d1, …, dn) | 产生均匀分布的随机数 | dn为第n维数据的维度 |
randn(d0, d1, …, dn) | 产生标准正态分布随机数 | dn为第n维数据的维度 |
randint(low[, high, size, dtype]) | 产生随机整数 | low：最小值；high：最大值；size：数据个数 |
random_sample([size]) | 在[0,1）内产生随机数 | size：随机数的shape，可以为元祖或者列表，[2,3]表示2维随机数，维度为（2,3） |
random([size]) | 同random_sample([size]) | 同random_sample([size]) |
ranf([size]) | 同random_sample([size]) | 同random_sample([size]) |
sample([size])) | 同random_sample([size]) | 同random_sample([size]) |
choice(a[, size, replace, p]) | 从a中随机选择指定数据 | a：1维数组 size：返回数据形状 |
bytes(length) | 返回随机位 | length：位的长度 |
代码示例
(1) np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组
Out[7]:
array([[ 0.35369993, 0.0086019 , 0.52609906],
[ 0.31978928, 0.27069309, 0.21930115]])
(2)In [8]: np.random.randn(3,3) #三行三列正态分布随机数据
Out[8]:
array([[ 2.29864491, 0.52591291, -0.80812825],
[ 0.37035029, -0.07191693, -0.76625886],
[-1.264493 , 1.12006474, -0.45698648]])
（3）In [9]: np.random.randint(1,100,[5,5]) #(1,100）以内的5行5列随机整数
Out[9]:
array([[87, 69, 3, 86, 85],
[13, 49, 59, 7, 31],
[19, 96, 70, 10, 71],
[91, 10, 52, 38, 49],
[ 8, 21, 55, 96, 34]])
（4）In [10]: np.random.random(10) #(0,1）以内10个随机浮点数
Out[10]:
array([ 0.33846136, 0.06517708, 0.41138166, 0.34638839, 0.41977818,
0.37188863, 0.2508949 , 0.89923638, 0.51341298, 0.71233872])
（5）In [11]: np.random.choice(10) #[0,10)内随机选择一个数
Out[11]: 73. 分布
numpy.random模块提供了产生各种分布随机数的API：
函数名称 | 函数功能 | 参数说明 |
beta(a, b[, size]) | 贝塔分布样本，在 [0, 1]内。 | |
binomial(n, p[, size]) | 二项分布的样本。 | |
chisquare(df[, size]) | 卡方分布样本。 | |
dirichlet(alpha[, size]) | 狄利克雷分布样本。 | |
exponential([scale, size]) | 指数分布 | |
f(dfnum, dfden[, size]) | F分布样本。 | |
gamma(shape[, scale, size]) | 伽马分布 | |
geometric(p[, size]) | 几何分布 | |
gumbel([loc, scale, size]) | 耿贝尔分布。 | |
hypergeometric(ngood, nbad, nsample[, size]) | 超几何分布样本。 | |
laplace([loc, scale, size]) | 拉普拉斯或双指数分布样本 | |
logistic([loc, scale, size]) | Logistic分布样本 | |
lognormal([mean, sigma, size]) | 对数正态分布 | |
logseries(p[, size]) | 对数级数分布。 | |
multinomial(n, pvals[, size]) | 多项分布 | |
multivariate_normal(mean, cov[, size]) | 多元正态分布。 | |
negative_binomial(n, p[, size]) | 负二项分布 | |
noncentral_chisquare(df, nonc[, size]) | 非中心卡方分布 | |
noncentral_f(dfnum, dfden, nonc[, size]) | 非中心F分布 | |
normal([loc, scale, size]) | 正态(高斯)分布 | |
pareto(a[, size]) | 帕累托（Lomax）分布 | |
poisson([lam, size]) | 泊松分布 | |
power(a[, size]) | Draws samples in [0, 1] from a power distribution with positive exponent a - 1. | |
rayleigh([scale, size]) | Rayleigh 分布 | |
standard_cauchy([size]) | 标准柯西分布 | |
standard_exponential([size]) | 标准的指数分布 | |
standard_gamma(shape[, size]) | 标准伽马分布 | |
standard_normal([size]) | 标准正态分布 (mean=0, stdev=1). | |
standard_t(df[, size]) | Standard Student’s t distribution with df degrees of freedom. | |
triangular(left, mode, right[, size]) | 三角形分布 | |
uniform([low, high, size]) | 均匀分布 | |
vonmises(mu, kappa[, size]) | von Mises分布 | |
wald(mean, scale[, size]) | 瓦尔德（逆高斯）分布 | |
weibull(a[, size]) | Weibull 分布 | |
zipf(a[, size]) | 齐普夫分布 | |
代码示例
# ===================================binomial产生二项分布随机数
# n为实验次数 ； p为概率 ; size为产生随机数的个数
bino = np.random.binomial(n=10, p=0.3, size=2)
print(bino)
# ====================================normal()正太分布随机数
# loc:样本均值 ； scale:样本标准差 ； size:产生随机数的个数
nor = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.8, size=4)
print(nor)
# =====================================beta()beta分布随机数
# a:Alpha ; b:beta ; size:产生随机数的个数
bet = np.random.beta(a=1, b=1, size=5)
print(bet)
# #
# ======================================chisquare()卡方分布随机数
# df:自由度
chis = np.random.chisquare(df=0.5, size=4)
print(chis)
# =======================================gamma()伽马分布随机数
# shape:gamma分布形状，应大于0 ； scale：gamma分布的规模，应大于0，默认为1
gamm = np.random.gamma(shape=1, scale=1, size=3)
print(gamm)
# ========================================uniform()产生（0,1]之间的均匀分布
unf = np.random.uniform(low=1, high=5, size=4)
print(unf)4. 排列
函数名称 | 函数功能 | 参数说明 |
shuffle(x) | 打乱对象x（多维矩阵按照第一维打乱） | 矩阵或者列表 |
permutation(x) | 打乱并返回该对象（多维矩阵按照第一维打乱） | 整数或者矩阵 |
代码示例
# ================================permutation 返回序列的随机排列 或 随机排列的范围
range_per = np.random.permutation([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(range_per)
# =================================shuffle对一个序列进行随机排序（仅列表支持）
shuf = [1, 2, 3]
# shuf = (1, 2, 3) # error
# shuf = {"a": 1, "b":2} # error
# shuf = set(shuf) # error
np.random.shuffle(shuf)
print(shuf)
