最近经常用到random函数，因为总忘记或者搞混，所以在这做一个笔记
random
random函数是python中封装好的函数，作为随机生成一些数必不可少的函数
1、random.random()表示在[0,1)区间随机生成一个随机浮点数，所传递的函数不接受参数，即函数没有参数可传
2、random.randint(m,n)接受两个参数，表示在[m,n]区间随机生成一个整数
3、random.randrange(m=0,n,step=1)接受3个参数，表示在[m,n)区间，随机生成步长为step的一个整数
只传两个参数，表示在[m,n)区间，随机生成一个步长为1的一个整数
只传一个参数，表示在[0,n)区间，随机生成一个步长为1的一个整数
可以当做python的range函数的用法来理解
4、random.uniform(m,n)表示在[m,n)区间随机生成一个浮点数
5、random.choice(n)，n可以为字符串、元组、列表（用len()函数可得到值的对象），表示从序列中随机选取一个元素
通常以这种方式形成随机数列表
numpy.random
numpy包里有自己的random函数，与python自带的random函数不同，由于numpy是计算矩阵的工具包，所以多数用来生成矩阵形式的数
1、np.random.random(n)，只接受一个参数n，用来生成n维，取值范围[0,1)均匀分布的随机样本
2、np.random.randint(low=0,high,size=None)，用来随机生成取值范围[low,high)（low默认从0开始），size=(m,n)表示m行n列的整数，size=n表示有多少维度
3、np.random.rand(m,n) 用来生成m行，n列，取值范围[0,1)均匀分布的随机样本值；当参数只传递一个时，与np.random.random(n)的结果相同；不传递参数时，默认随机产生一个范围为[0,1)的一个样本
4、np.random.randn(m,n) 用来生成m行，n列，从服从标准正态分布N(0，1)（期望μ=0，方差σ=1）中选取的样本值
5、np.random.seed(n)，可传一个任意参数n
我的理解是，在随机产生数据时，是默认没传入参数的，系统随机选取值，故当指定了seed之后，如seed(0)时候选择了某一个数，系统会选取某个数，第二次还会选择同样的数
