NUMPY随机数模块与概率分布

    1、随机抽样（np.random）

    1. # np.random.randint()         返回随机整数，左闭右开区间[low,high)
    2. # np.random.randn()           返回一个样本，具有标准正态分布
    3. # np.random.rand()            随机样本位于[0,1)
    4. # np.random.rand()          随机样本位于[0, 1)中
    5. # np.random.random_integers()   返回随机的整数，位于闭区间[low, high]
    6. # np.random.random_sample()    返回随机的浮点数，在半开区间[0.0, 1.0)
    7. # np.random.random()           返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)
    8. #np.random.ranf()              返回随机的浮点数，在半开区间[0.0, 1.0)
    9. #np.random.sample()           返回随机的浮点数，在半开区间[0.0, 1.0)
    10. # np.random.choice()          生成一个随机样本
    11. #np.random.bytes()            返回随机字节

    2、排列

    1. #np.random.shuffle(array)       随机打乱顺序
    2. #np.random.permutation(array)  返回一个随机排列

    3、分布

    1. #binomial(n,p[,size]) 二项分布的样本
    2. #exponential([scale,size]) 指数分布
    3. #f((dfnum, dfden[, size])) F分布样本
    4. #geometric(p[, size]) 几何分布
    5. #hypergeometric(ngood, nbad,nsample[, size])        超几何分布样本
    6. #multinomial(n, pvals[, size]) 多项分布
    7. #normal([loc, scale, size]) 正态(高斯)分布
    8. #pareto(a[, size]) 帕累托（Lomax）分布
    9. #poisson([lam, size]) 泊松分布
    10. #standard_normal([size]) 标准正态分布 (mean=0,stdev=1).
    11. #uniform([low, high, size]) 均匀分布