Python如何生成随机数及random随机数模块应用

目录
  • 1、随机生成0-1的浮点数random.random
  • 2、随机生成指定范围内的浮点数random.uniform
  • 3、随机生成指定范围整数random.randint
  • 4、随机从给定集合中生成数random.randrange
  • 5、从序列中获取一个随机元素random.choice
  • 6、随机打乱给定序列的顺序random.shuffle
  • 7、随机获取序列中多个元素random.sample
  • 8、随机数常用函数大全

1、随机生成0-1的浮点数random.random

random.random()用于生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1

import random
# 生成第一个随机数
print ("random 1 : ", random.random())
# 生成第二个随机数
print ("random 2 : ", random.random())

结果:

random 1 : 0.3558774735558118
random 2 : 0.46006891154492147

2、随机生成指定范围内的浮点数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: b <= n <= a。如果 a <b， 则 a <= n <= b。

import random
print (random.uniform(1, 10))  
print (random.uniform(10, 1))

结果:

2.1520386126536115
3.1391272747538731

3、随机生成指定范围整数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,

注意： 下限必须小于上限

import random
print (random.randint(11, 20))  #生成的随机数n: 11 <= n <= 20  
print (random.randint(20, 20))  #结果永远是20

结果:

11
20

4、随机从给定集合中生成数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。

import random
print (random.randrange(10, 18, 2))

结果:

14

5、从序列中获取一个随机元素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

import random
print (random.choice("Pythontab.com"))
print (random.choice(["python", "tab", "com"]))
print (random.choice(("python", "tab", "com")))

结果:

t
python
tab

6、随机打乱给定序列的顺序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:

import random
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
random.shuffle(list)
print (list)

结果:

[4, 1, 9, 3, 2, 7, 10, 6, 8, 5]

7、随机获取序列中多个元素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。

import random
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]  
slice = random.sample(list, 5)  #从list中随机获取5个元素，作为一个片断返回  
print (slice) 
print (list) #原有序列不会改变。

结果：

[8, 2, 6, 7, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

8、随机数常用函数大全

import random
import string

# 随机整数：
print random.randint(1,50)

# 随机选取0到100间的偶数：
print random.randrange(0, 101, 2)

# 随机浮点数：
print random.random()
print random.uniform(1, 10)

# 随机字符：
print random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz!@#$%^&*()')

# 多个字符中生成指定数量的随机字符：
print random.sample('zyxwvutsrqponmlkjihgfedcba',5)

# 从a-zA-Z0-9生成指定数量的随机字符：
ran_str = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8))
print ran_str

# 多个字符中选取指定数量的字符组成新字符串：
print ''.join(random.sample(['z','y','x','w','v','u','t','s','r','q','p','o','n','m','l','k','j','i','h','g','f','e','d','c','b','a'], 5))

# 随机选取字符串：
print random.choice(['剪刀', '石头', '布'])

# 打乱排序
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]
print random.shuffle(items)

到此这篇关于Python如何生成随机数及random随机数模块应用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 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伪随机数模块random详解

    目录 random模块 random.seed 常用整数随机函数 常用序列随机函数 常用实数随机函数 总结 random模块 该模块实现了各种分布的伪随机数生成器.(包括在实数轴上计算均匀.正态(高斯).对数正态.负指数.伽马和贝塔分布的函数)不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的.有关安全性或加密用途,请使用secrets模块. 关于random模块的更多详细内容,请参考官方文档random — 生成伪随机数 下面列举一下该模块常用的功能. random.seed random.seed(a=

  • 详解Python基础random模块随机数的生成

    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) . print("random: ", random.random()) #rando

  • Python中random模块生成随机数详解

    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 <

  • Python随机数用法实例详解【基于random模块】

    本文实例讲述了Python随机数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. random.seed(int) 给随机数对象一个种子值,用于产生随机序列. 对于同一个种子值的输入,之后产生的随机数序列也一样. 通常是把时间秒数等变化值作为种子值,达到每次运行产生的随机系列都不一样 seed() 省略参数,意味着使用当前系统时间生成随机数 random.seed(10) print random.random() #0.57140259469 random.seed(10) print rando

  • Python随机数random模块使用指南

    random 模块是Python自带的模块,除了生成最简单的随机数以外,还有很多功能. random.random() 用来生成一个0~1之间的随机浮点数,范围[0,10 >>> import random >>> random.random() 0.5038461831828231 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(

  • 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

  • Python如何生成随机数及random随机数模块应用

    目录 1.随机生成0-1的浮点数random.random 2.随机生成指定范围内的浮点数random.uniform 3.随机生成指定范围整数random.randint 4.随机从给定集合中生成数random.randrange 5.从序列中获取一个随机元素random.choice 6.随机打乱给定序列的顺序random.shuffle 7.随机获取序列中多个元素random.sample 8.随机数常用函数大全 1.随机生成0-1的浮点数random.random random.rand

  • python随机数分布random测试

    python随机数分布random测试

    因为概率问题,所以需要测试一下python的随机数分布.到底是平均(均匀)分布,还是正态(高斯)分布. 测试代码如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 # ================================= # Describe : 测试random随机数分布 # D&P Author By: 常成功 # Create Date: 2017/10/07 # Modify Date: 2017/10/20 # (C) 2012-2017 A

  • python随机数分布random均匀分布实例

    因为概率问题,所以需要测试一下python的随机数分布.到底是平均(均匀)分布,还是正态(高斯)分布. 测试代码如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 # ================================= # Describe : 测试random随机数分布 # D&P Author By: 常成功 # Create Date: 2017/10/07 # Modify Date: 2017/10/20 # (C) 2012-2017 A

  • Python简单生成随机数的方法示例

    本文实例讲述了Python简单生成随机数的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 主要知识点: 随机整数: random.randint(a,b):返回随机整数x,a<=x<=b 包含范围的随机整数 random.randrange(start,stop,[,step]):返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数,不包括结束值. 0-1之间的随机浮点数 随机实数:random.random():返回0到1之间的浮点数 指定范围的随机浮点数 random.uniform(a

  • 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()

  • 在javascript中随机数 math random如何生成指定范围数值的随机数

    今天有朋友向我请教:JavaScript 怎么生成指定范围数值随机数.Math.random() 这个方法相信大家都知道,是用来生成随机数的.不过一般的参考手册时却没有说明如何用这个方法来生成指定范围内的随机数.这次我就来详细的介绍一下Math.random(),以及如何用它来生成制定范围内的随机数. w3school的random()教程 定义和用法 random() 方法可返回介于 0 ~ 1 之间的一个随机数. 语法 Math.random() 返回值 0.0 ~ 1.0 之间的一个伪随机

  • python人工智能tensorflow函数np.random模块使用方法

    目录 np.random模块常用的一些方法介绍 例子 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn): numpy.random.randn(d0, d1, …, dn): numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘I’): numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None): numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, si

  • python取均匀不重复的随机数方式

    Python产生一个数值范围内的不重复的随机数,可以使用random模块中的random.sample函数,其用法如下: import random bbb=[10,11,12,13,14,15,16] c=range(len(bbb)) indexs = random.sample(c, 3) print(np.asarray(bbb)[indexs]) 取一个范围内均匀不重复的随机数 import random; resultList = []; max = 90 # 最大随机数 area=

  • php源码分析之DZX1.5随机数函数random用法

    本文实例讲述了php源码分析之DZX1.5随机数函数random用法.分享给大家供大家参考.具体如下: <?php /** * @param int $length: 随机数长度 * @param int $numeric: 0或非0,其中0表示随机数由全数字组成,非0表示随机数由全字母组成 * @return string: 返回生成的随机数 */ function random($length, $numeric = 0) { $seed = base_convert(md5(microti

  • 用C#生成不重复的随机数的代码

    对于随机数,大家都知道,计算机不 可能产生完全随机的数字,所谓的随机数发生器都是通过一定的算法对事先选定的随机种子做复杂的运算,用产生的结果来近似的模拟完全随机数,这种随机数被称 作伪随机数.伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的.所选数字并不具有完全的随机性,但是从实用的角度而言,其随机程度已足够了.伪随机数的选 择是从随机种子开始的,所以为了保证每次得到的伪随机数都足够地"随机",随机种子的选择就显得非常重要.如果随机种子一样,那么同一个随机数发生器产生 的随机数也会一样.

随机推荐