这两种方法产生数字的区别

Question

我是python的初学者。这是我需要解决的问题：

通过均匀分布生成10000个随机数。

从10000个数字中随机选择10个数字20次。计算样本平均值和样本标准偏差。

我发现有两种方法可以通过均匀分布生成10000个数字。

第一个是

import numpy as np
x = np.random.uniform(0,1,10000)

sample1 = []

for i in range(20):
    s1 = np.random.choice(a = x, size = 10, replace = True)
    m1 = np.mean(s1)
    sample1.append(m1)

smean1 = np.mean(sample1)
sstd1 = np.std(sample1)

第二个是

import numpy as np
x = np.random.random_sample((10000,))

sample1 = []

for i in range(20):
    s1 = np.random.choice(a = x, size = 10, replace = True)
    m1 = np.mean(s1)
    sample1.append(m1)

smean1 = np.mean(sample1)
sstd1 = np.std(sample1)

我不知道这两者之间有什么区别。