Python中的random模块

简介: 来源:http://www.cnblogs.com/yd1227/archive/2011/03/18/1988015.html Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。 random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0

来源:http://www.cnblogs.com/yd1227/archive/2011/03/18/1988015.html

Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。

random.random

random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0

random.uniform

  random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b, 则 b <= n <= a。

  1. print random.uniform(1020)  
  2. print random.uniform(2010)  
  3. #---- 结果(不同机器上的结果不一样)  
  4. #18.7356606526  
  5. #12.5798298022  
print random.uniform(10, 20) print random.uniform(20, 10) #---- 结果(不同机器上的结果不一样) #18.7356606526 #12.5798298022

random.randint

  random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n: a <= n <= b

  1. print random.randint(1220)  #生成的随机数n: 12 <= n <= 20  
  2. print random.randint(2020)  #结果永远是20  
  3. #print random.randint(20, 10)  #该语句是错误的。下限必须小于上限。  
print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20, 20) #结果永远是20 #print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。下限必须小于上限。

random.randrange

  random.randrange的函数原型为:random.randrange([start], stop[, step]),从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如:random.randrange(10, 100, 2),结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

random.choice

  random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。下面是使用choice的一些例子:

  1. print random.choice("学习Python")   
  2. print random.choice(["JGood""is""a""handsome""boy"])  
  3. print random.choice(("Tuple""List""Dict"))  
print random.choice("学习Python") print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"]) print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))

random.shuffle

  random.shuffle的函数原型为:random.shuffle(x[, random]),用于将一个列表中的元素打乱。如:

  1. p = ["Python""is""powerful""simple""and so on..."]  
  2. random.shuffle(p)  
  3. print p  
  4. #---- 结果(不同机器上的结果可能不一样。)  
  5. #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']  
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."] random.shuffle(p) print p #---- 结果(不同机器上的结果可能不一样。) #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']

random.sample

  random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。

  1. list = [12345678910]  
  2. slice = random.sample(list, 5)  #从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回  
  3. print slice  
  4. print list #原有序列并没有改变。  

 

 

随机整数:
>>> import random
>>> random.randint(0,99)
21

随机选取0到100间的偶数:
>>> import random
>>> random.randrange(0, 101, 2)
42

随机浮点数:
>>> import random
>>> random.random() 
0.85415370477785668
>>> random.uniform(1, 10)
5.4221167969800881

随机字符:
>>> import random
>>> random.choice('abcdefg&#%^*f')
'd'

多个字符中选取特定数量的字符:
>>> import random
random.sample('abcdefghij',3) 
['a', 'd', 'b']

多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串:
>>> import random
>>> import string
>>> string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).r
eplace(" ","")
'fih'

随机选取字符串:
>>> import random
>>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )
'lemon'

洗牌:
>>> import random
>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.shuffle(items)
>>> items
[3, 2, 5, 6, 4, 1]



目录
相关文章
|
4月前
|
开发者 Python
如何在Python中管理模块和包的依赖关系?
在实际开发中,通常会结合多种方法来管理模块和包的依赖关系,以确保项目的顺利进行和可维护性。同时,要及时更新和解决依赖冲突等问题,以保证代码的稳定性和可靠性
170 62
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
[oeasy]python070_如何导入模块_导入模块的作用_hello_dunder_双下划线
本文介绍了如何在Python中导入模块及其作用,重点讲解了`__hello__`模块的导入与使用。通过`import`命令可以将外部模块引入当前环境,增强代码功能。例如,导入`__hello__`模块后可输出“Hello world!”。此外,还演示了如何使用`help()`和`dir()`函数查询模块信息,并展示了导入多个模块的方法。最后,通过一个实例,介绍了如何利用`jieba`、`WordCloud`和`matplotlib`模块生成词云图。总结来说,模块是封装好的功能部件,能够简化编程任务并提高效率。未来将探讨如何创建自定义模块。
31 8
|
8天前
|
缓存 Shell 开发工具
[oeasy]python071_我可以自己做一个模块吗_自定义模块_引入模块_import_diy
本文介绍了 Python 中模块的导入与自定义模块的创建。首先,我们回忆了模块的概念,即封装好功能的部件,并通过导入 `__hello__` 模块实现了输出 &quot;hello world!&quot; 的功能。接着,尝试创建并编辑自己的模块 `my_file.py`,引入 `time` 模块以获取当前时间,并在其中添加自定义输出。
21 4
|
3月前
|
Python
Python Internet 模块
Python Internet 模块。
139 74
|
4月前
|
算法 数据安全/隐私保护 开发者
马特赛特旋转算法:Python的随机模块背后的力量
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
151 63
|
4月前
|
数据可视化 Python
如何在Python中解决模块和包的依赖冲突?
解决模块和包的依赖冲突需要综合运用多种方法,并且需要团队成员的共同努力和协作。通过合理的管理和解决冲突,可以提高项目的稳定性和可扩展性
|
4月前
|
Python
Python的模块和包
总之,模块和包是 Python 编程中非常重要的概念,掌握它们可以帮助我们更好地组织和管理代码,提高开发效率和代码质量
140 61
|
4月前
|
测试技术 Python
手动解决Python模块和包依赖冲突的具体步骤是什么?
需要注意的是,手动解决依赖冲突可能需要一定的时间和经验,并且需要谨慎操作,避免引入新的问题。在实际操作中,还可以结合使用其他方法,如虚拟环境等,来更好地管理和解决依赖冲突😉。
|
4月前
|
持续交付 Python
如何在Python中自动解决模块和包的依赖冲突?
完全自动解决所有依赖冲突可能并不总是可行,特别是在复杂的项目中。有时候仍然需要人工干预和判断。自动解决的方法主要是提供辅助和便捷,但不能完全替代人工的分析和决策😉。
|
2月前
|
Python
[oeasy]python057_如何删除print函数_dunder_builtins_系统内建模块
本文介绍了如何删除Python中的`print`函数,并探讨了系统内建模块`__builtins__`的作用。主要内容包括: 1. **回忆上次内容**:上次提到使用下划线避免命名冲突。 2. **双下划线变量**:解释了双下划线(如`__name__`、`__doc__`、`__builtins__`)是系统定义的标识符,具有特殊含义。
40 3

热门文章

最新文章