关于python⽣成随机数列表，并获取满⾜条件元素对应索引值的常⽤⽅法
常⽤⽅法：
np.where(np.random.rand(N) < x)
关于这个这⼀串简单的代码，我们有必要先明⽩⼏个关键函数。
1)np.where()
numpy.where() 有两种⽤法：
1. np.where(condition, x, y)
满⾜条件(condition)，输出x，不满⾜输出y
输出结果为：
2. np.where(condition)
python生成1到100之间随机数只有条件 (condition)，没有x和y，则输出满⾜条件 (即⾮0) 元素的坐标 (等价于o)。这⾥的坐标以tuple的形式给出，通常原数组有多少维，输出的tuple中就包含⼏个数组，分别对应符合条件元素的各维坐标。
输出结果为：
可以看到当数组变成⼆维时，输出的坐标值也变成⼆维，每个坐标索引分别对应输出元组的第⼀个和第⼆个元素。
**这⾥有⼀点需要注意，对于⼀维的数组，我们要直接获取索引值，需要将输出的元组看成（为什么是“看成”，因为当你对其进⾏索引，会发现超出索引范围）两个元素第⼀个元素为索引值，第⼆个元素为数组类型，如：
输出结果为：
所以回到最初的那⾏代码，我们可以很清楚的知道其作⽤就是返回随机⽣成的N个服从均匀分布的数中，⼩于0.1对应的索引值。

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