1、数据集的来源

numpy之random库简单的随机数据生成
教你在Python中用Scikit生成测试数据集
1、np.random.rand(d0, d1, …, dn)
np.random.rand(3,2) #生成3行2列的随机数组
np.random.rand(3,2,2) #生产3维的随机数组
2、randn(d0, d1, …, dn)返回一个样本，具有标准正态分布。
3、randint(low[, high, size])
- 返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
- 参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int
- high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low)
4、np.random.random([size])生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
5、numpy.random.choice(a[, size, replace, p])生成一个随机样本，从一个给定的一维数组a中随机选取
6、numpy.random.seed()生成随机数的种子，使得每次生成随机数相同

注意

1 2	np.random.seed(2) # 种子和随机函数放在一起运行才能使随机数不变 np.random.rand(3)

2、画散点图看分布