在Python的数据分析和科学计算中，`numpy.random`模块是一个非常强大的工具。它提供了多种随机数生成方法，帮助我们模拟数据或进行实验。首先，`numpy.random.rand()`可以生成[0, 1)范围内的均匀分布随机数，默认是二维数组。例如：`np.random.rand(3, 2)`会生成一个3行2列的随机矩阵。
其次，`numpy.random.randn()`用于生成标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。这对于统计学中的假设检验特别有用。比如，`np.random.randn(5)`将生成5个符合正态分布的随机数。
此外，`numpy.random.randint()`允许我们指定范围，生成随机整数。像`np.random.randint(1, 100, size=(4, 4))`，能创建一个4x4的随机整数矩阵，数值介于1到99之间。
最后，别忘了使用`numpy.random.seed()`来设置随机数种子，这样可以保证每次运行代码时生成的随机数序列相同，便于结果复现。比如：`np.random.seed(42)`。
掌握这些基本用法后，你就可以轻松地在项目中加入随机性了！📈💫