python随机模块random使用方法详解

random随机模块包括返回随机数的函数，可以用于模拟或者任何产生随机输出的程序。

一.random模块常用函数介绍

random.random() — 生成一个从0.0（包含）到 1.0（不包含）之间的随机浮点数；

random.uniform(a, b) — 生成一个范围为 a≤N≤b 的随机数，随机数类型是浮点数；

random.randint(a, b) — 生成一个范围为 a≤N≤b 的随机数，随机数的类型是整形，注意与random.uniform(a, b)区别；

random.randrange(start, stop, step) — 返回从 start 开始到 stop 结束、步长为 step 的随机数(可以用该方法返回随机偶数或者奇数)，示例:

# 返回0到100的随机偶数
random.randrange(0, 101 , 2)
# 返回0到100的随机奇数
random.randrange(1, 101 , 2)

random.sample(seq, k) — 从 seq 序列中随机抽取 k 个独立的元素。

random.choice(seq) — 从 seq 序列中随机抽取一个元素，如果 seq 为空，则引发 IndexError 异常。

二.random模块使用

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:jb51
@Blog(个人博客地址): jb51.net
@WeChat Official Account(微信公众号)：我们
@Github:www.github.com
@File:python_random.py
@Time:2019/11/06 21:25
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！
"""

import random

#生成范围为0.0≤x<1.0 的伪随机浮点数
print (random.random())

#生成范围为2≤x<10 的伪随机浮点数
print (random.uniform(2, 10))

#生成从0 到9 的伪随机整数
print(random.randrange(10))

#生成从0 到100 的随机偶数
print (random.randrange(0, 101 , 2))

#随机抽取一个元素
print (random.choice (['何以解忧','JB51','python教程']))

#随机抽取2 个独立的元素
print (random.sample([10, False , 30 , "hello" , 50], k=2))

输出结果：

0.9662431302672254

8.850312880563921

0

46

JB51

更多关于python随机模块random使用方法请查看下面的相关链接

赞 (0)

相关推荐

  • 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

  • Random 在 Python 中的使用方法

    1.random.random(): 会随机生成0-1之间的小数 例如: 2.random.uniform(min,max): 会随机生成 min - max 之间的小数,其中min 和 max 的位置可以互换而不会报错: 3.random.randint(min,max): 随机生成 min - max 之间的整数,如果min > max 会报错: 错误: 4.random.choice(元祖/列表/range()/字符串): 会从给定的元祖/列表/range()/字符串 中随机挑选出一个元素

  • 详解Python利用random生成一个列表内的随机数

    首先,需要导入random模块: import random 随机取1-33之间的1个随机数,可能重复: random.choice(range(1,34)) print得到一系列随机数,执行一次得到一个随机数: print(random.choice(range(1,34))) 随机取1-33之间的6个随机数,可能重复: random.choices(range(1,34),k=6,weights=range(1,34)) 其权重值表示该数或该范围内的数输出概率大,输出结果为列表 随机取1-3

  • Python3内置模块random随机方法小结

    前言 random是Python中与随机数相关的模块,其本质就是一个伪随机数生成器,我们可以利用random模块基础生成各种不同的随机数,以及一些基于随机数的操作. 生成随机数相关 生成0~1之间的浮点数 import random r = random.random() print(r) r = random.random() print(r) 示例结果: 0.9928249533693085 0.474901555446297 生成指定范围内的浮点数 import random r = ra

  • 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常用模块sys,os,time,random功能与用法实例分析

    Python常用模块sys,os,time,random功能与用法实例分析

    本文实例讲述了Python常用模块sys,os,time,random功能与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: sys: 介绍:主要包含涉及python编译器与系统交互的函数. 常用函数: import sys print(sys.argv)#本文件名,已经运行该程序时的参数 #[如在命令窗口中python3 mysys.py 参数1 参数2] #那么参数1为sys.argv[1],以此类推 print(sys.version)#python版本号 print(sys.path)#返回模块的

  • 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

  • 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

  • Python3.5内置模块之random模块用法实例分析

    本文实例讲述了Python3.5内置模块之random模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.random模块基础的方法 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu import random print(random.random()) #随机产生[0,1)之间的浮点值 print(random.randint(1,6)) #随机生成指定范围[a,b]的整数 print(random.randr

  • Python random模块制作简易的四位数验证码

    先给大家介绍下python中random模块 random与numpy.random对比: 1.random.random():生成[0,1)之间的随机浮点数: numpy.random.random():生成[0,1)之间的随机浮点数: numpy.random.random(size=(2,2)),生产一个2维的随机数组,每维2个随机数,数据区间[0,1) 2.random.randint(a,b):生产[a,b]之间的随机整数; numpy.random.random(1,5,5):返回一

  • Python中的random.uniform()函数教程与实例解析

    random.uniform( ) 函数教程与实例解析 1. uniform( ) 函数说明 random.uniform(x, y)方法将随机生成一个实数,它在 [x,y] 范围内. 2. uniform( ) 的语法与参数 2.1 语法 # _*_ coding: utf-8 _*_ import random random.uniform(x, y) 或 # _*_ coding: utf-8 _*_ from random import uniform uniform(x, y) 提示:

随机推荐