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一、向量是什么
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在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的只有大小，没有方向的量叫做数量（物理学中称标量）
在这里，向量即一维数组，用 arange 函数创建向量是最简单的方式之一：
arange函数也可以指定初始值、终止值和步长来创建一维数组：
向量还能直接对每个元素进行运算：
二、创建向量
上面使用 arange 则是创建向量的一种方式，其实只要是数组创建的函数均可以创建向量，如：
linspace() 函数
前文介绍：linspace 通过制定初始值、终止值和元素个数创建等差数列向量，通过endpoint 参数指定是否包含终止值，默认为True
logspace() 函数
同linspace，创建等比数列，基数通过base参数指定，默认基数为10
zeros() 函数和 ones() 函数
这两个函数分别可以创建指定长度或形状的全0或全1的 ndarray 数组，比如：
指定数据类型：
empty() 函数
这个函数可以创建一个没有任何具体值的 ndarray 数组，例如：
random.randn() 函数
randn 是 numpy.random 中生成正态分布随机数据的函数
fromstring() 函数
从字符串创建数组
上面从字符串创建的数组，定义为整形8bit，创建出来的其实就是字符串的ASCII 码
fromfunction() 函数
从函数创建数组，是数据分析常见的方法
可先定义一个从下标计算数值的函数，然后用fromfunction 创建数组
fromfunction 第一个参数为计算每个数组元素的函数名，第二个参数指定数组的形状。因为它支持多维数组，所以第二个参数必须是一个序列。
例如我创建一个九九乘法表：
注意，fromfunction 函数中的第二个参数指定的是数组的下标，下标作为实参通过遍历的方式传递给函数的形参。
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x=randn这个写法是不对的。
randn是numpy里的一个生成随机array的函数。
比如说要生成一个三行两列的随机array，可以这样写：
import numpy
x = numpy.random.randn(3,2)
像这样：
后面这个mat=x.T.dot(...)是先求这个3*3矩阵的转置（.T），再求与点积(.dot)
点积就是矩阵各个对应元素相乘, 这个时候要求两个矩阵必须同样大小。
其实可以分步来的，就知道做了什么运算了。
像这样：
dot(2)是点乘常数就不说了，
那个x.T.dot([1,2,3])就是x.T的
1*1+2*2+3*3=14
2*1+3*2+4*3=20
懂了木有 =。=
在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径，一是random模块，另一个是numpy库中random函数。
在我们日常使用中，如果是为了得到随机的单个数，多考虑random模块；如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵，就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数
一、random模块
二、numpy库中random函数
random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:
作用：随机生成一个 [0,1) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b] 的整数
作用：从列表，元组，字符串、集合（可用于for循环的数据类型）中随机选择一个元素
作用：在生成的以a为始，每step递增，以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数
作用：打乱一个列表的元素顺序
从序列population中随机取出k个数；population的类型可以是列表、元组、集合、字符串；
在Numpy库中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。
作用：返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
备注：标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。对应的正态分布曲线如下所示，即
作用：使用方法与np.random.randn()函数相同 ，通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
输入：
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。
作用： 返回随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high； high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low
np.random.random([size])
作用：生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
参考文档1： 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）
参考文档2： Python中随机数的生成
参考文档3： numpy.random模块常用函数
终于写完了，我以为它很简单的………………预计1小时，结果写了2.5小时