Numpy Random 随机数
Numpy可以根据一定的规则创建随机数，随机数的使用会在概率论，数据分析，数据挖掘的时候经常用到。
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本文整理Numpy Random常见的一些用法。
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np.random.rand（d0, d1, ..., dn）
np.random.randn（d0, d1, ..., dn）
np.random.randint (low, high=None, size=None, dtype='l')
np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
在随机数内容之前，提一下数组的shape属性。
数组array的shape属性，是指数组的维度，是一些整数组成的元祖tuple，元祖中每个整数表示对应每个维度的大小。
例如，如果元祖中只有一个整数，该数组为一维数组；如果元祖有2个整数，即为二维数组，以此类推。
Numpy Random常见的一些用法
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np.random.rand（d0, d1, ..., dn）
创建给定shape维度大小的array数组，数组内数据为满足平均分布的[0,1)内的值。
返回的结果：数组，维度元祖为（d0, d1, ..., dn）
1)当函数括号内没有参数时，则返回一个浮点数；
2）当函数括号内有一个参数时，则返回一维数组；
注意，这里输出的维度shape元组 (10, ) 。按官方的文档理解，这里的10表示的是一维数组中元素的数量;
3）当函数括号内有两个及以上参数时，则返回对应维度的数组；
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np.random.randn（d0, d1, ..., dn）
创建给定shape维度大小的array数组，数组内数据为满足标准正态分布的float数值。
返回的结果：数组，维度元祖为（d0, d1, ..., dn）
1)当函数括号内没有参数时，则返回一个浮点数；
2）当函数括号内有一个参数时，则返回一维数组；
3）当函数括号内有两个及以上参数时，则返回对应维度的数组；
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np.random.randint (low, high=None, size=None, dtype='l')
返回整数数组；如果size参数没有设置，则返回一个整数int值。
数值大小为参数设置的[low,high)前闭后开区间内的整数，随机整数符合离散均匀分布。
如果参数设置中没有设置high值，默认为空，则数据范围为 [0, low).
该函数至少要设置一个low值确定数据区间，否则无参数将报错。
1. 仅有一个参数a，未设置数组size值，返回[0,a)之间的一个整数
2. 设置数据区间low值和high值，未设置数组size值，返回[low,high)之间的一个整数
3. 设置数据区间low值和high值，设置数组size值，返回[low,high)之间的整数组成的数组
4. 设置数据区间low值，未设置high值，设置数组size值，返回[0,low)之间的整数组成的数组
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np.numpy.random(size=none)
创建参数指定shape size的随机float数数组；
若size为空，返回的单一float值。
数据值范围在前闭后开区间[0.0,1.0）内。
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np.numpy.sample(size=none)
同np.numpy.random用法：创建参数指定shape size的随机float数数组；若size为空，返回的单一float值。
数据值范围在前闭后开区间[0.0,1.0）内，但sample创建的数据同时满足连续平均分布。
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np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
从给定的一维数组中随机选择元素，创建指定shape size维度大小的元祖。
对于参数a：如果为数组，该函数将从a中元素随机选择，组成新的数组；
如果a为一个整数，将返回[0,a）区间随机产生一个整数。
官方文档中这么描述，将a看作np.arange(a)，从区间[0,a)里面随机挑选一个整数。