Python随机函数库random的使用方法详解
前言
众所周知,python拥有丰富的内置库,还支持众多的第三方库,被称为胶水语言,随机函数库random,就是python自带的标准库,他的用法极为广泛,除了生成比较简单的随机数外,还有很多功能。使用random库:
import random
random库主要函数:
函数名 | 说明 | 用法 |
---|---|---|
random() | 生成一个0~1之间的随机浮点数,范围 0 <= n < 1.0 | random.random() |
uniform(a,b) | 返回a, b之间的随机浮点数,范围[a, b]或[a, b), 取决于四舍五入,a不一定要比b小 | random.uniform(1,5) |
randint(a, b) | 返回a, b之间的整数,范围[a, b],注意:传入参数必须是整数,a一定要比b小 | random.randint(0, 100) |
randrang([start], stop[, step]) | 类似range函数,返回区间内的整数,可以设置step。 | random.randrang(1, 10, 2) |
choice(seq) | 从序列seq中随机读取一个元素 | random.choice([1,2,3,4,5]) |
choices(seq,k) | 从序列seq中随机读取k个元素,k默认为1 | random.choices([1,2,3,4,5], k=3) |
shuffle(x) | 将列表中的元素打乱,俗称为洗牌。会修改原有序列。 | random.shuffle([1,2,3,4,5]) |
sample(seq, k) | 从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回,sample函数不会修改原有序列 | random.sample([1,2,3,4,5], 2) |
函数名 | 说明 | 用法 |
---|---|---|
random() | 生成一个0~1之间的随机浮点数,范围 0 <= n < 1.0 | random.random() |
uniform(a,b) | 返回a, b之间的随机浮点数,范围[a, b]或[a, b), 取决于四舍五入,a不一定要比b小 | random.uniform(1,5) |
randint(a, b) | 返回a, b之间的整数,范围[a, b],注意:传入参数必须是整数,a一定要比b小 | random.randint(0, 100) |
randrang([start], stop[, step]) | 类似range函数,返回区间内的整数,可以设置step。 | random.randrang(1, 10, 2) |
choice(seq) | 从序列seq中随机读取一个元素 | random.choice([1,2,3,4,5]) |
choices(seq,k) | 从序列seq中随机读取k个元素,k默认为1 | random.choices([1,2,3,4,5], k=3) |
shuffle(x) | 将列表中的元素打乱,俗称为洗牌。会修改原有序列。 | random.shuffle([1,2,3,4,5]) |
sample(seq, k) | 从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回,sample函数不会修改原有序列 | random.sample([1,2,3,4,5], 2) |
相关推荐
-
python使用turtle库与random库绘制雪花
本文实例为大家分享了python绘制雪花的具体代码,供大家参考,具体内容如下 代码非常容易理解,画着玩玩还是可以的.直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 12 14:35:14 2018 @author: Administrator """ from turtle import * from random import * def ground(): hideturtle() s
-
python中的随机函数random的用法示例
一.random模块简介 Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等. 二.random模块重要函数 1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n: 2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素: import random a = random.choice([1, 2, 3, 4]) print(a) 3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位: 4 )
-
Python随机函数random()使用方法小结
1. random.random() random.random()方法返回一个随机数,其在0至1的范围之内,以下是其具体用法: import random print ("随机数: ", random.random()) 输出结果:0.22867521257116 2. random.uniform() random.uniform()是在指定范围内生成随机数,其有两个参数,一个是范围上限,一个是范围下线,具体用法如下: import random print (random.uni
-
Python random模块常用方法
复制代码 代码如下: import random print random.random() 获取一个小于1的浮点数 复制代码 代码如下: import random random.randint(1,10) 获取一个从1到10的整数 复制代码 代码如下: import random print random.uniform(0,2) 获取一个大于0小于2的浮点数 复制代码 代码如下: import random print random.randrange(1,10,4) 获取一个从1到10步
-
对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解
在我们使用一些数据的过程中,我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身,可以通过改变索引值来实现,也就是将索引值重新随机排列,然后生成新的数组.功能主要由python中random模块的sample()函数实现. sample(population, k) method of random.Random instance Chooses k unique random elements from a population sequence or set. 下面的代码实现的是打乱iris数据,i
-
python实现随机森林random forest的原理及方法
引言 想通过随机森林来获取数据的主要特征 1.理论 随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险. 既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失.也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性. 根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类,即个体学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系,可同时生成的并行化方法: 前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging和"随机森林"(
-
Python random模块(获取随机数)常用方法和使用例子
random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniformrandom.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 复制代码 代码如下: print random.uniform(10, 20)print rand
-
Python使用random.shuffle()打乱列表顺序的方法
Python的random.shuffle()函数可以用来乱序序列,它是在序列的本身打乱,而不是新生成一个序列. 示例: from random import shuffle x = [[i] for i in range(10)] shuffle(x) shuffle()返回的是None,列表x的顺序被打乱. 以上这篇Python使用random.shuffle()打乱列表顺序的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
-
Python随机函数库random的使用方法详解
前言 众所周知,python拥有丰富的内置库,还支持众多的第三方库,被称为胶水语言,随机函数库random,就是python自带的标准库,他的用法极为广泛,除了生成比较简单的随机数外,还有很多功能.使用random库: import random random库主要函数: 函数名 说明 用法 random() 生成一个0~1之间的随机浮点数,范围 0 <= n < 1.0 random.random() uniform(a,b) 返回a, b之间的随机浮点数,范围[a, b]或[a, b),
-
Python自动操作Excel文件的方法详解
目录 工具 读取Excel文件内容 写入Excel文件内容 Excel文件样式调整 设置表头的位置 设置单元格的宽高 总结 工具 python3.7 Pycharm Excel xlwt&xlrd 读取Excel文件内容 当前文件夹下有一个名为“股票数据.xlsx”的Excel文件,可以按照下列代码方式来操作它. import xlrd # 使用xlrd模块的open_workbook函数打开指定Excel文件并获得Book对象(工作簿) wb = xlrd.open_workbook('股票数
-
Python安装tar.gz格式文件方法详解
这篇文章主要介绍了Python安装tar.gz格式文件方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 有的库没有找到对应的.whl格式文件,只有.tar.gz格式文件,接下来总结下该类型文件的安装. 以robotframework-ride-1.7.4.tar.gz为例 (1)下载robotframework-ride-1.7.4.tar.gz文件,将此文件放到Python下的Lib文件中: (2)进入已解压的robotframewor
-
Python标准库学习之psutil内存详解
目录 查询CPU信息 查询内存信息 查询磁盘信息 查询网络信息 查询进程信息 人生苦短,快学Python! 今天介绍的是psutil模块,它是一个跨平台库 https://github.com/giampaolo/psutil 命令行下通过pip安装: pip install psutil 如果跟我一样安装的是Anaconda,则剩下这步了,因为自带了. 顾名思义 psutil = process and system utilities 它专门用来获取操作系统以及硬件相关的信息,比如:CPU.
-
Python批量生成字幕图片的方法详解
目录 说明 前提 放码 说明 视频剪辑时需要为视频添加字幕,添加字幕方法之一:根据字幕文本文件批量生成透明底只有字幕内容的图片文件,如下图,然后将这些图片文件添加到视频剪辑软件轨道中. 于是用pillow这Python图片工具库执行本次批量生成工作. 前提 pip intall pillow 放码 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import os imageWidth, imageHeight = 1920, 1080 fontsFold
-
Python使用Asyncio进行web编程方法详解
目录 前言 什么是同步编程 什么是异步编程 ayncio 版 Hello 程序 如何使用 asyncio 总结 前言 许多 Web 应用依赖大量的 I/O (输入/输出) 操作,比如从网站上下载图片.视频等内容:进行网络聊天或者针对后台数据库进行多次查询.数据库查询可能会耗费大量时间,尤其是在该数据库处于高负载或查询很复杂的情况下. Web 服务器可能需要同时处理数百或数千个请求. I/O 是指计算机的输入和输出设备,例如键盘.硬盘驱动器,以及最常见的网卡.这些操作等待用户输入或从基于 Web
-
Python实现打印彩色字符串的方法详解
目录 一行代码突出重点内容 彩色打印的公式 彩色效果汇总 封装,让彩色打印更好用 函数封装 logging 中的使用 第三方库 print 也许是我们在使用 Python 的时候用的最多的一种操作,但是经常发现很多人可以打印彩色文本,这种操作是怎么得到的呢? 一行代码突出重点内容 现在我们通过一个例子,说明彩色文本怎么打印.先看下黑白文本打印: string = "这是一段非常重要的内容,如果错过了,损失一个亿,希望对你有帮助." print(string) 这里面[一个亿]是程序想向
-
python标准库学习之sys模块详解
目录 前言 处理命令行参数 sys.exit(n) 退出程序,正常退出时exit(0) sys.version 获取Python解释程序的版本信息 sys.platform 返回操作系统平台名称 sys.stdin.readline()与input sys.stdout与print 总结 补充:sys 模块的实例 前言 sys模块是与python解释器交互的一个接口.sys 模块提供了许多函数和变量来处理 Python 运行时环境的不同部分. 处理命令行参数 在解释器启动后, argv 列表包含
-
Python利用Pandas进行数据分析的方法详解
目录 Series 代码 #1 代码 #2 代码#3 代码 #4 数据框 代码 #1 代码 #2 代码 #3 代码 #4 Pandas是最流行的用于数据分析的 Python 库.它提供高度优化的性能,后端源代码完全用C或Python编写. 我们可以通过以下方式分析 pandas 中的数据: 1.Series 2.数据帧 Series Series 是 pandas 中定义的一维(1-D)数组,可用于存储任何数据类型. 代码 #1 创建 Series # 创建 Series 的程序 # 导入 Pa
-
Python爬虫库urllib的使用教程详解
目录 Python urllib库 urllib.request模块 urlopen函数 Request 类 urllib.error模块 URLError 示例 HTTPError示例 URLError和HTTPError混合使用 urllib.parse模块 urlparse() urlunparse() urlsplit() urljoin() URL 转码 编码quote(string) 编码urlencode() 解码 unquote(string) urllib.robotparse
随机推荐
- Javascript MVC框架Backbone.js详解
- 代理服务器的路由分析
- 代码精简的可以实现元素圆角的js函数
- php学习笔记 [预定义数组(超全局数组)]
- Yii数据读取与跳转参数传递用法实例分析
- Python中关于Sequence切片的下标问题详解
- Three.js如何用轨迹球插件(trackball)增加对模型的交互功能详解
- 两种常用的javascript数组去重方法思路及代码
- rsync备份海量文件时占用大量内存的解决方法
- DIV外区域Click后关闭DIV的实现代码
- jQuery对html元素的取值与赋值实例详解
- js监听键盘事件的方法_原生和jquery的区别详解
- 使用C++描绘心形
- java网上商城项目第1篇之用户注册模块
- C# 反射(Reflection)的用处分析
- 遍历指定目录下的所有目录和文件的php代码
- 基于errno返回值的对应错误码的详细介绍
- 让鼠标玩CS更顺手的设置技巧
- Jsp+Servlet实现文件上传下载 文件上传(一)
- Tensorflow环境搭建的方法步骤