Python生成随机数的方法详解(最全)

目录
  • 使用 random 模块
  • 使用 NumPy 库
  • 使用 secrets 模块
  • 使用 random.org 网站
  • 使用 random.choices()方法

python生成随机数都有哪些办法呢

  • 使用 random 模块：random模块是python内置的模块，使用方法如random.randint()生成一个随机整数。
  • 使用 NumPy 库：NumPy 是一个强大的数值计算库，它提供了生成随机数的功能，例如numpy.random.randint()生成一个随机整数。
  • 使用 secrets 模块：secrets模块是python3.6版本引入的新模块，专门用于生成安全随机数，例如secrets.randbelow()生成一个随机整数。
  • 使用 random.org 网站：random.org 网站可以生成真正的随机数，可以使用Python的requests模块从该网站获取随机数。
  • 使用 random.choices()方法： random.choices()方法可以从一个序列中随机选择多个元素。

使用 random 模块

使用 random 模块的 randint() 函数生成随机整数：

import random

​​​​​​​#生成随机整数
random_int = random.randint(1,100)
print(random_int)

也可以使用 random 模块的 random() 函数生成随机小数：

import random

#生成随机小数
random_float = random.random()
print(random_float)

可以使用 random 模块的 choice() 函数从列表中随机选取一个元素：

import random

#随机从列表中选取一个元素
random_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random_element = random.choice(random_list)
print(random_element)

还可以使用 random 模块的 sample() 函数随机从列表中选取多个不重复的元素：

import random

#随机从列表中选取多个不重复的元素
random_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random_elements = random.sample(random_list, 3)
print(random_elements)

最后，还可以使用 random 模块的 shuffle() 函数随机打乱列表的顺序：

import random

#随机打乱列表的顺序
random_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(random_list)
print(random_list)

使用 NumPy 库

代码如下所示：

import numpy as np

# 生成一个随机整数
rand_int = np.random.randint(low=0, high=100)
print("随机整数：", rand_int)

# 生成一个包含随机整数的数组
rand_array = np.random.randint(low=0, high=100, size=(5,))
print("随机整数数组：", rand_array)

使用 NumPy 生成随机数的优势在于，它提供了丰富的随机数生成功能，可以生成各种形状和分布的随机数组，在数据分析、机器学习等领域有广泛应用。

使用 secrets 模块

secrets模块提供了更安全的方法，且易于使用。

使用secrets.randbelow()可生成一个随机整数，而无需关心随机数的范围。

它可以保证生成的随机数具有足够的随机性，适用于密码生成、加密等安全相关的场景。

详细代码可以参考以下例子：

import secrets
random_number = secrets.randbelow(100)
print(random_number)

使用 random.org 网站

random.org 网站是一个生成真正随机数的网站，你可以使用Python的requests模块从该网站获取随机数，使用方法如下：

import requests
import json

# 请求随机数的API
url = 'https://www.random.org/integers/?num=1&min=1&max=100&col=1&base=10&format=plain&rnd=new'

# 发送请求并获取随机数
response = requests.get(url)
random_number = response.text

# 转换为整数并打印
random_number = int(random_number)
print(random_number)

这是一个使用requests从random.org获取随机数的简单示例。你可以根据需求自定义生成随机数的数量、最小值和最大值。

使用 random.choices()方法

random.choices() 方法可以从指定的序列中随机选择多个元素，并以列表的形式返回选择的结果。

该方法的语法如下：

random.choices(sequence, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

详细参数如下：

  • sequence：要从中选择的元素的序列
  • weights：序列中各元素的概率分布，可以为 None（默认值，表示所有元素的概率相等）
  • cum_weights：weights 参数的累积概率分布
  • k：选择的元素个数

到此这篇关于Python生成随机数的方法详解(最全)的文章就介绍到这了,更多相关Python随机数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python内置random模块生成随机数的方法

    本文我们详细地介绍下两个模块关于生成随机序列的其他使用方法. 随机数参与的应用场景大家一定不会陌生,比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数,蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等.Python内置的random模块提供了生成随机数的方法,使用这些方法时需要导入random模块. import random 下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法. 1.random.random()随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0).注意的是返回的随机数可能会是 0 但

  • Python使用random模块生成随机数操作实例详解

    本文实例讲述了Python使用random模块生成随机数操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天在用Python编写一个小程序时,要用到随机数,于是就在网上查了一下关于Python生成各种随机数的方法,现将其总结如下: 此处,利用Python中的random模块生成随机数.因此首先必须导入该模块:import random 一. 随机产生一个元素 import random #生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.0 print(random.random()) >&g

  • 详解用python生成随机数的几种方法

    今天学习了用python生成仿真数据的一些基本方法和技巧,写成博客和大家分享一下. 本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数,按照内容将博客分为3部分,并附上代码. 1 从给定参数的正态分布中生成随机数 当考虑从正态分布中生成随机数时,应当首先知道正态分布的均值和方差(标准差),有了这些,就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了.这里调用了Numpy模块中的random.normal函数

  • Python如何生成指定区间中的随机数

    目录 如何生成指定区间中的随机数 1. random() 2. rand() 3. randint() python生成随机数总结 生成随机数和随机数操作 Python自带random numpy库的random 如何生成指定区间中的随机数 要求生成区间[a, b]中的随机数.若要求为浮点数,则Python中只能近似达到这一要求,因为随机函数的取值区间一般都为左闭右开区间,因为只能无限接近b. 若要求为整数,那么将取数区间设置为[a,b+1)即可以取到b了. 具体如下: 1. random()

  • Python生成随机数详解流程

    Python生成随机数详解流程

    目录 一.随机数种子 二.生成随机数 1.random() 2.ranint(a,b) 3.randrange(start,stop[,step]) 4.getrandbits(k) 三.生成随机序列 1.choice(seq) 2.samplex(序列,k) 3.shuffle(x[,random]) 一.随机数种子 为什么要提出随机数种子呢?咱们前面提到过了,随机数均是模拟出来的, 想要模拟的比较真实,就需要变换种子函数内的数值,一般以时间戳为随机函数种子. 例如以下案例,将随机数种子固定的

  • Python生成随机数的方法详解(最全)

    目录 使用 random 模块 使用 NumPy 库 使用 secrets 模块 使用 random.org 网站 使用 random.choices()方法 python生成随机数都有哪些办法呢 使用 random 模块:random模块是python内置的模块,使用方法如random.randint()生成一个随机整数. 使用 NumPy 库:NumPy 是一个强大的数值计算库,它提供了生成随机数的功能,例如numpy.random.randint()生成一个随机整数. 使用 secrets

  • 对python实现模板生成脚本的方法详解

    最近项目需要,针对主项目提取一个小的基础版本,供于在新建项目时使用,所以就有这个python模板生成脚本,其作用如下: 1.通过配置文件来控制模板中的数据.格式化的过滤条件 2.执行后会把目录下所有的文件都会执行一篇 #!/usr/bin/python #encoding: utf-8 import json import codecs import os def get_files(root_path): for dir in os.walk(root_path): if dir[2]: fo

  • 把JSON数据格式转换为Python的类对象方法详解（两种方法）

    JOSN字符串转换为自定义类实例对象 有时候我们有这种需求就是把一个JSON字符串转换为一个具体的Python类的实例,比如你接收到这样一个JSON字符串如下: {"Name": "Tom", "Sex": "Male", "BloodType": "A", "Hobbies": ["篮球", "足球"]} 我需要把这个转换为具

  • 通过numba模块给Python代码提速的方法详解

    通过numba模块给Python代码提速的方法详解

    简介:numba是Anaconda公司开发的针对Python的开源JIT编译器,用于提供Python版CPU和GPU编程,速度比原生Python快数十倍.numba是第三方库,可以在运行时将Python代码编译为本地机器指令,而不会强制大幅度的改变普通的Python代码,使得在部分场景下执行Python的效率得到飞速的提升. 工作原理对比: Python文件执行过程 1..py文件通过解释器转化为虚拟机可以执行的字节码(.pyc):字节码在虚拟机上执行,得到结果. 2.字节码是一种只能运行在虚拟

  • Python自动化操作Excel方法详解(xlrd,xlwt)

    Python自动化操作Excel方法详解(xlrd,xlwt)

    目录 一.Python操作Excel 7大库对比 二.xlrd 读取excel操作 1. 打开文件 2. 获取所有表名 3. 指定sheet表 4. 对sheet表的行操作 5. 对sheet表的列操作 三.xlwt 写入Excel表操作 1. 写入单个数据 2. 写入多个数据 3. 设置列宽 4. 设置行高 5. 设置单元格风格 一.Python操作Excel 7大库对比 Excel是Windows环境下流行的.强大的电子表格应用.无论是在工作中还是学习中我们都几乎在不间断的使用Excel来

  • Python sklearn分类决策树方法详解

    Python sklearn分类决策树方法详解

    目录 决策树模型 决策树学习 使用Scikit-learn进行决策树分类 决策树模型   决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.   分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构.决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成.结点有两种类型:内部结点(internal node)和叶结点(leaf node).内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类.   用决策树分类,从根结点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子

  • python生成式的send()方法(详解)

    随便在网上找了找,感觉都是讲半天讲不清楚,这里写一下. def generator(): while True: receive=yield 1 print('extra'+str(receive)) g=generator() print(next(g)) print(g.send(111)) print(next(g)) 输出: 1 extra111 1 extraNone 1 为什么会这样呢,点进send就能看到一句话 send:Resumes the generator and "sen

  • Python中格式化format()方法详解

     Python中格式化format()方法详解 Python中格式化输出字符串使用format()函数, 字符串即类, 可以使用方法; Python是完全面向对象的语言, 任何东西都是对象; 字符串的参数使用{NUM}进行表示,0, 表示第一个参数,1, 表示第二个参数, 以后顺次递加; 使用":", 指定代表元素需要的操作, 如":.3"小数点三位, ":8"占8个字符空间等; 还可以添加特定的字母, 如: 'b' - 二进制. 将数字以2为基

  • 对python函数签名的方法详解

    函数签名对象,表示调用函数的方式,即定义了函数的输入和输出. 在Python中,可以使用标准库inspect的一些方法或类,来操作或创建函数签名. 获取函数签名及参数 使用标准库的signature方法,获取函数签名对象:通过函数签名的parameters属性,获取函数参数. # 注意是小写的signature from inspect import signature def foo(value): return value # 获取函数签名 foo_sig = signature(foo)

  • 对python生成业务报表的实例详解

    本文介绍一个用python结合xlsxwriter自动生成业务报表的程序.这里的业务数据采用的是指定的值,真实情况下需要其他程序来接入数据. # -*- coding: utf-8 -*- import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook('chart.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet() # 指定类型为柱状图 chart = workbook.add_chart({'type': 'column'

随机推荐