python random随机生成详解

简介: python random随机生成详解

python 模块 random随机生成

文章目录

python 模块 random随机生成

1. 简介

2.示例

2.1 random.random()

2.2 randint(a, b)

2.3 random.uniform(a,b)

2.4 choice(seq)

2.5 randrange(start, stop[, step = 1])

2.6 random.shuffle(x[,random])

2.7 andom.sample(sequence,k)

2.8 random.seed ( [x] )

1. 简介

random() 方法返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内。

2.示例

2.1 random.random()

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import random
# 生成第一个随机数
print "random() : ", random.random()
# 生成第二个随机数
print "random() : ", random.random()

以上实例运行后输出结果为:

random() :  0.281954791393
random() :  0.309090465205

2.2 randint(a, b)

用来生成[a,b]之间的随意整数,包括两个边界值。

In [12]: import random
In [13]: random.randint(1,6)
Out[13]: 1

2.3 random.uniform(a,b)

用来生成[a,b]之间的随意浮点数,包括两个边界值。

In [14]: import random
In [15]: random.uniform(1,6)
Out[15]: 5.497873150216069

2.4 choice(seq)

从一个非空序列选出随机一个元素。seq泛指list,tuple,字符串等

In [16]: import random
In [17]: List = [1,2,3,4,5,6]
In [18]: random.choice(List)
Out[18]: 1

2.5 randrange(start, stop[, step = 1])

这个就是random和range函数的合二为一了。但注意,range用法有变。

In [27]: import random
In [28]: random.randrange(1,6)
Out[28]: 3

2.6 random.shuffle(x[,random])

正如函数名所表示的意思,shuffle,洗牌,将一个列表中的元素打乱。

In [36]: import random
In [37]: List = [1,2,3,4,5,6]
In [38]: random.shuffle(List)
In [39]: print(List)
[2, 1, 6, 4, 5, 3]

2.7 andom.sample(sequence,k)

sample,样品,从有序列表中选k个作为一个片段返回。

In [41]: import random
In [42]: List = [1,2,3,4,5,6]
In [43]: random.sample(List,3)
Out[43]: [4, 6, 3]

2.8 random.seed ( [x] )

x:改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。使用同一个种子,每次生成的随机数序列都是相同的。

In [48]: import random
In [49]: random.seed(10)
In [50]: print("Random number with seed 10: ", random.random())
Random number with seed 10:  0.5714025946899135
In [51]: random.seed(10)
In [52]: print("Random number with seed 10: ", random.random())
Random number with seed 10:  0.5714025946899135
In [53]: random.seed(10)
In [54]: print("Random number with seed 10: ", random.random())
Random number with seed 10:  0.5714025946899135

参考:

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