1 random() # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值
np.random.seed(42)2 rand(d0, d1, ..., dn) # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值
np.random.seed(42) 3 randn(d0, d1, ..., dn) # 产生标准正态分布的浮点数样本值
np.random.seed(42)4 standard_normal(size=None) # 产生标准正态分布的浮点数样本值
np.random.seed(42)5 randint(low, high=None, size=None, ) #生成 [low,high) 之间随机整数；若果 high=non 取值在 [0,low) 之间。
np.random.seed(42)6. random_integers(low, high=None, size=None) # 产生 [low, heigh) 上的随机整数，randint(）的旧版
np.random.seed(42)7 random_sample(size=None) # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值
np.random.seed(42)
8 choice(a, size=None, replace=True, p=None） # R 语言中的 sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)
若 a 为整数，元素取值为 np.range(a) 中随机数；若a为数组，取值为 a 数组中随机元素。replace 指定又放回还是无放回抽样。
9 shuffle(x) 对 X 重排序，输出 None。
np.random.seed(42)
如果 X 为多维数组，只沿 0 轴排序
10 permutation() # 与 shuffle(x) 函数功能相同，区别再与 peumutation(x) 返回排序后的数组，但不会修改 X 的顺序。
np.random.seed(42)。。。