numpy.random.uniform介绍

numpy.random.uniform介绍：

1. 函数原型：  numpy.random.uniform(low,high,size)

功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.

参数介绍: 
    
    low: 采样下界，float类型，默认值为0；
    high: 采样上界，float类型，默认值为1；
    size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本，缺省时输出1个值。

返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。

这里顺便说下ndarray类型，表示一个N维数组对象，其有一个shape（表维度大小）和dtype（说明数组数据类型的对象），使用zeros和ones函数可以创建数据全0或全1的数组，原型：

    numpy.ones(shape,dtype=None,order='C'),
其中，shape表数组形状（m*n）,dtype表类型,order表是以C还是fortran形式存放数据。

2. 类似uniform,还有以下随机数产生函数：

    a. randint: 原型：numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')，产生随机整数；
    b. random_integers: 原型： numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)，在闭区间上产生随机整数；
    c. random_sample: 原型： numpy.random.random_sample(size=None)，在[0.0,1.0)上随机采样；
    d. random: 原型： numpy.random.random(size=None)，和random_sample一样，是random_sample的别名；
    e. rand: 原型： numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)，产生d0 - d1 - ... - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。
    f. randn: 原型：numpy.random.randn（d0,d1,...,dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的标准正态分布的float型数。

3. Examples：

        例一： “画柱状图”

numpy.random.uniform介绍：

1. 函数原型：  numpy.random.uniform(low,high,size)

功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.

参数介绍: 
    
    low: 采样下界，float类型，默认值为0；
    high: 采样上界，float类型，默认值为1；
    size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本，缺省时输出1个值。

返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。

这里顺便说下ndarray类型，表示一个N维数组对象，其有一个shape（表维度大小）和dtype（说明数组数据类型的对象），使用zeros和ones函数可以创建数据全0或全1的数组，原型：

    numpy.ones(shape,dtype=None,order='C'),
其中，shape表数组形状（m*n）,dtype表类型,order表是以C还是fortran形式存放数据。

2. 类似uniform,还有以下随机数产生函数：

    a. randint: 原型：numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')，产生随机整数；
    b. random_integers: 原型： numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)，在闭区间上产生随机整数；
    c. random_sample: 原型： numpy.random.random_sample(size=None)，在[0.0,1.0)上随机采样；
    d. random: 原型： numpy.random.random(size=None)，和random_sample一样，是random_sample的别名；
    e. rand: 原型： numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)，产生d0 - d1 - ... - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。
    f. randn: 原型：numpy.random.randn（d0,d1,...,dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的标准正态分布的float型数。

3. Examples：
        例一： “画柱状图”

4. numpy.random.RandomState介绍：

   英文简介：“Container for the Mersenne Twister pseudo-random number generator.” 翻译过来为：

              它是一个容器，用来存储采用梅森旋转产生伪随机数的算法。

   输入参数：seed，可选项{None, int, array_like}，没有给定的话，函数随机选一个起始点，
             这样深度学习的结果可能接近，但不完全相同，如果给定一个seed，则结果是deterministic，
             是确定的，但给定不给定seed对输出随机数并没有影响，只是相当于给定了一个初始点，后面
             的数也是基于这个seed而产生。

Reference:

          1. http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.uniform.html
 
          2. http://stackoverflow.com/questions/33209865/the-usage-of-randomstate-in-numpy
             -related-to-seed

          3 http://blog.csdn.net/u013920434/article/details/52507173