前言

这几天要用 NumPy 生成随机数，所以去查了一下 np.random 模块的官方文档，却惊讶地发现里面介绍的用法跟我的记忆有很大出入：例如以前用 np.random.rand 便能生成 [0, 1) 之间均匀分布的随机数，现在文档里记载的却是面向对象风格的写法（创建随机数生成器再调用方法……）。调查一番后发现原来这一改动发生于 NumPy 1.17 版本（2020 年 1 月），并且网上对此的中文介绍也比较少，所以现撰文简单介绍一下该模块在改动前后的两套用法。

现实中观测的数据或多或少会有缺失的部分，通常称为缺测值（missing value）。NumPy 因为设计上的问题，不能像 R 和 NCL 那样原生支持缺测类型，而是有两种处理缺测的实现：NaN 和 masked array。下面便来依次介绍它们。代码基于 NumPy 1.20.1。