numpy生成隨機數組的方法可以使用numpy.random模塊中的函數來實現。常用的函數有：
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)：返回指定維度的均勻分布的隨機樣本值，取值范圍在[0, 1)之間。
numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)：返回指定維度的標準正態分布的隨機樣本值。
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)：返回指定范圍內的隨機整數樣本值。low為下界（包含），high為上界（不包含）。
numpy.random.random_sample(size=None)：返回[0, 1)之間的隨機樣本值，可以通過size參數指定返回的樣本數量。
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：從給定的一維數組a中隨機選擇樣本值。
示例代碼：
import numpy as np
# 生成一個3x3的隨機數組（均勻分布）
rand_array = np.random.rand(3, 3)
print(rand_array)
# 生成一個標準正態分布的隨機數組（3行2列）
randn_array = np.random.randn(3, 2)
print(randn_array)
# 生成一個10個元素的隨機整數數組（取值范圍在[0, 10)之間）
randint_array = np.random.randint(0, 10, size=10)
print(randint_array)
# 生成5個[0, 1)之間的隨機樣本值
random_sample = np.random.random_sample(5)
print(random_sample)
# 從給定的一維數組中隨機選擇3個樣本值
choices = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], size=3)
print(choices)
這些函數的具體使用可以根據需求選擇。更多詳細的用法可以參考numpy官方文檔。
