关于Python的随机数模块,你必须要掌握!

简介: 面对现在各种的python3天入门、21天速成,等等的教程与素材,让很多人对python的基础知识,掌握的很薄弱。包括我身边的朋友,已经开始Django、Flask的web开发了,甚至对文件遍历还不慎了解。昨天在做照片墙的时候,用到了random模块,大家可能觉得,这个模块有啥说的,无非就是随机数么,但随机的方式却有很多,今天就跟大家总结下random这个常用的模块

常用模块


面对现在各种的python3天入门、21天速成,等等的教程与素材,让很多人对python的基础知识,掌握的很薄弱。包括我身边的朋友,已经开始Django、Flask的web开发了,甚至对文件遍历还不慎了解。昨天在做照片墙的时候,用到了random模块,大家可能觉得,这个模块有啥说的,无非就是随机数么,但随机的方式却有很多,今天就跟大家总结下random这个常用的模块


random函数总结


random作为python自带的模块,无需下载即可直接使用。import random导入该模块。


random

random.random()会生成一个[0,1)之间的随机数,如:0.21639729286525555。


randint

random.randint(start,end)随机生成一个范围内的整数。

random.randint(1,100) >>> 62


uniform

random.uniform(start,end)随机生成一个范围内的浮点数,起始与终止区间可以为小数

random.uniform(3.5,9.6) >>> 8.233366765359236


可迭代对象

python中万物皆对象,那么什么属于可迭代的对象呢?我们来举几个例子

list_a = [1, 2, 3]

dict_b = {"a":1,"b":2}

string_c = "abc"

char_d = 'A'

int_e = 123

float_f =10.5

boolen_g = True

对于前两个,大家肯定知道是可迭代对象,但从第三个开始有些人就迷了...尤其char_d = 'A'这个,很多人都会觉得是不可迭代的,但其实不然,python中没有所谓的char和string的区别,只有字符串所以string_c和char_d都是可迭代的对象,如何验证?

from collections.abc import Iterable
char_c = 'A'
print(isinstance(char_c, Iterable))
>>> True

这里看到一点曾记否,我们引入Iterable使用的是from collections import Iterable什么时候出来了个abc?如果我们还是用老的方式导入,会给出提示:

DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working from collections import Iterable

所以有时候拥抱变化,也很重要!那么为什么突然插出一个Iterable的讲解呢?下面几个方法会用到...


choice & sample

刚才介绍可迭代对象就是为了讲解这两个random中使用最为普遍的函数。choice和sample之所以一起讲,是为了将二者对比记忆。

不管是random.choice还是random.sample,他们跟的必须是可迭代的对象。

choice我们可以理解为单选,而sample我们可以理解为自定义多选。举个栗子:

random.choice('abc')
>>> 'b'
random.choice([1,2,3,4,5])
>>> 2
random.sample('abc',2)
>>> ['b', 'c']
random.sample([1,2,3,4,5],3)
>>> [3, 5, 4]
# 但我们不可以这样:
random.choice(5)
random.sample(10,1)

choice不容易出错,但sample大家需要注意:

  1. sample既然是自定义多选,那么我们首先需要定义我们选择几个数值
  2. sample在选择是,自定义的数值,不能大于可迭代对象的最大长度
  3. sample选择后,返回列表类型,且列表为随机数。

shuffle

random.shuffle()这里需要注意,他只能针对list类型的数据,进行重新排序,这点一定要牢记,避免报错

list_a = ['a','b','c','d','e']
random.shuffle(list_a)
print(list_a)
>>> ['b', 'e', 'c', 'a', 'd']

The End


OK,今天的内容就到这里




相关文章
|
17天前
|
存储 开发者 Python
Python中的collections模块与UserDict:用户自定义字典详解
【4月更文挑战第2天】在Python中,`collections.UserDict`是用于创建自定义字典行为的基类,它提供了一个可扩展的接口。通过继承`UserDict`,可以轻松添加或修改字典功能,如在`__init__`和`__setitem__`等方法中插入自定义逻辑。使用`UserDict`有助于保持代码可读性和可维护性,而不是直接继承内置的`dict`。例如,可以创建一个`LoggingDict`类,在设置键值对时记录操作。这样,开发者可以根据具体需求定制字典行为,同时保持对字典内部管理的抽象。
|
19天前
|
存储 缓存 算法
Python中collections模块的deque双端队列:深入解析与应用
在Python的`collections`模块中,`deque`(双端队列)是一个线程安全、快速添加和删除元素的双端队列数据类型。它支持从队列的两端添加和弹出元素,提供了比列表更高的效率,特别是在处理大型数据集时。本文将详细解析`deque`的原理、使用方法以及它在各种场景中的应用。
|
1天前
|
测试技术 Python
Python 有趣的模块之pynupt——通过pynput控制鼠标和键盘
Python 有趣的模块之pynupt——通过pynput控制鼠标和键盘
|
1天前
|
Serverless 开发者 Python
《Python 简易速速上手小册》第3章:Python 的函数和模块(2024 最新版)
《Python 简易速速上手小册》第3章:Python 的函数和模块(2024 最新版)
25 1
|
3天前
|
Python
python学习-函数模块,数据结构,字符串和列表(下)
python学习-函数模块,数据结构,字符串和列表
25 0
|
4天前
|
Python
python学习14-模块与包
python学习14-模块与包
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python中SQLite数据库操作详解:利用sqlite3模块
【4月更文挑战第13天】在Python编程中,SQLite数据库是一个轻量级的关系型数据库管理系统,它包含在一个单一的文件内,不需要一个单独的服务器进程或操作系统级别的配置。由于其简单易用和高效性,SQLite经常作为应用程序的本地数据库解决方案。Python的内置sqlite3模块提供了与SQLite数据库交互的接口,使得在Python中操作SQLite数据库变得非常容易。
|
11天前
|
索引 Python
「Python系列」Python operator模块、math模块
Python的`operator`模块提供了一系列内置的操作符函数,这些函数对应于Python语言中的内建操作符。使用`operator`模块可以使代码更加清晰和易读,同时也能提高性能,因为它通常比使用Python内建操作符更快。
27 0
|
15天前
|
数据采集 网络协议 API
python中其他网络相关的模块和库简介
【4月更文挑战第4天】Python网络编程有多个流行模块和库,如requests提供简洁的HTTP客户端API,支持多种HTTP方法和自动处理复杂功能;Scrapy是高效的网络爬虫框架,适用于数据挖掘和自动化测试;aiohttp基于asyncio的异步HTTP库,用于构建高性能Web应用;Twisted是事件驱动的网络引擎,支持多种协议和异步编程;Flask和Django分别是轻量级和全栈Web框架,方便构建不同规模的Web应用。这些工具使网络编程更简单和高效。
|
19天前
|
数据采集 数据挖掘 Python
Python中collections模块的Counter计数器:深入解析与应用
在Python的`collections`模块中,`Counter`是一个强大且实用的工具,它主要用于计数可哈希对象。无论是统计单词出现的频率,还是分析数据集中元素的分布情况,`Counter`都能提供快速且直观的结果。本文将深入解析`Counter`计数器的原理、用法以及它在实际应用中的价值。