一. 最直接的方式：用numpy.random模塊來生成隨機數組

1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之間的隨機浮點數， 當沒有參數時，返回一個隨機浮點數，當有一個參數時，返回該參數長度大小的一維隨機浮點數數組，參數建議是整數型，因為未來版本的numpy可能不支持非整形參數。

import numpy as np
>>> np.random.rand(10)
array([ 0.89103033,  0.60550521,  0.13856488,  0.57468244,  0.370697  ,
        0.31823162,  0.58358377,  0.97177935,  0.76400592,  0.11269547])

2、np.random.randn該函數返回一個樣本，具有標準正態分布。

>>> np.random.randn(10)
array([-0.42625455, -1.86248727,  0.96323332, -0.32809754, -0.79697695,
       -0.07145189,  2.89728643,  2.32095237,  1.12925633, -0.39210317])

3、np.random.randint(low[, high, size]) 返回隨機的整數，位于半開區間 [low, high)。

>>> np.random.randint(10,size=10)
array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 9])

4、random_integers(low[, high, size]) 返回隨機的整數，位于閉區間 [low, high]。

>>> np.random.random_integers(5)
2

5、 np.random.shuffle(x) 類似洗牌，打亂順序；np.random.permutation(x)返回一個隨機排列

>>> arr = np.arange(10)
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]

>>>> np.random.permutation(10)
array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])

二. 用random模塊自己構造

1、random.randint(low, hight) -> 返回一個位于[low,hight]之間的整數

該函數接受兩個參數，這兩個參數必須是整數（或者小數位是0的浮點數），并且第一個參數必須不大于第二個參數

>>> import random
>>> random.randint(1,10)
6
>>> random.randint(1.0, 10.0)
1

2、random.random() -> 不接受參數，返回一個[0.0, 1.0)之間的浮點數

>>> random.random()
0.5885821552646049

3、random.uniform(val1, val2) -> 接受兩個數字參數，返回兩個數字區間的一個浮點數，不要求val1小于等于val2

>>> random.uniform(1,5.0)
4.485403087612088
>>> random.uniform(9.9, 2)
5.189511116007191

4、random.randrange(start, stop, step) -> 返回以start開始，stop結束，step為步長的列表中的隨機整數，同樣，三個參數均為整數（或者小數位為0），若start大于stop時 ，setp必須為負數.step不能是0.

>>> random.randrange(1, 100, 2)  #返回[1,100]之間的奇數
19
>>> random.ranrange(100, 1, -2)  #返回[100,1]之間的偶數
2

5、生成隨機數組
方法，使用random.ranident,構造一個列表即可：

import random
def random_list(start,stop,length):
    if length>=0:
        length=int(length)
  start, stop = (int(start), int(stop)) if start <= stop else (int(stop), int(start))
  random_list = []
    for i in range(length):
        random_list.append(random.randint(start, stop))
    return random_list