這篇文章主要介紹如何用python生成隨機(jī)數(shù)，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來(lái)的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無(wú)法離開python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。
1 從給定參數(shù)的正態(tài)分布中生成隨機(jī)數(shù)
當(dāng)考慮從正態(tài)分布中生成隨機(jī)數(shù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)首先知道正態(tài)分布的均值和方差（標(biāo)準(zhǔn)差），有了這些，就可以調(diào)用python中現(xiàn)有的模塊和函數(shù)來(lái)生成隨機(jī)數(shù)了。這里調(diào)用了Numpy模塊中的random.normal函數(shù)，由于邏輯非參簡(jiǎn)單，所有直接貼上代碼如下：
import numpy as np # 定義從正態(tài)分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù) def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態(tài)分布的均值 :param scale: 正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差 :return:從正態(tài)分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 正態(tài)分布中的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number # 主模塊 if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.275192443463058
2 從給定參數(shù)的均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
考慮從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的時(shí)候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然后調(diào)用Numpy模塊的random.uniform函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)。
import numpy as np # 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù) def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 主模塊 if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成隨機(jī)數(shù)
有時(shí)候我們需要按照指定的概率生成隨機(jī)數(shù)，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測(cè)下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問(wèn)題和上面的例子相似，要求給定一個(gè)概率列表，從列表對(duì)應(yīng)的數(shù)字列表或區(qū)間列表中生成隨機(jī)數(shù)，分兩部分討論。
3.1 按照指定概率從數(shù)字列表中隨機(jī)抽取數(shù)字
假設(shè)給定一個(gè)數(shù)字列表和一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的概率列表，兩個(gè)列表對(duì)應(yīng)位置的元素組成的元組即表示該數(shù)字在數(shù)字列表中以多大的概率出現(xiàn)，那么如何根據(jù)這些已知條件從數(shù)字列表中按概率抽取隨機(jī)數(shù)呢？在這里我們考慮用均勻分布來(lái)模擬概率，代碼如下：
import numpy as np import random # 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù) def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 定義從一個(gè)數(shù)字列表中以一定的概率取出對(duì)應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù) def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數(shù)字列表 :param pro_list:數(shù)字對(duì)應(yīng)的概率列表 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字 """ # 用均勻分布中的樣本值來(lái)模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對(duì)象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 返回值 return number # 主模塊 if __name__ == "__main__": # 數(shù)字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對(duì)應(yīng)的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數(shù)調(diào)用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:1
3.2 按照指定概率從區(qū)間列表中的某個(gè)區(qū)間內(nèi)生成隨機(jī)數(shù)
給定一個(gè)區(qū)間列表和一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的概率列表，兩個(gè)列表相應(yīng)位置的元素組成的元組即表示某數(shù)字出現(xiàn)在某區(qū)間內(nèi)的概率是多少，已知這些，我們?nèi)绾紊呻S機(jī)數(shù)呢？這里我們通過(guò)兩次使用均勻分布達(dá)到目的，代碼如下：
import numpy as np import random # 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù) def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 定義從一個(gè)數(shù)字列表中以一定的概率取出對(duì)應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù) def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數(shù)字列表 :param pro_list:數(shù)字對(duì)應(yīng)的概率列表 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字 """ # 用均勻分布中的樣本值來(lái)模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對(duì)象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 從區(qū)間[number. number - 1]上隨機(jī)抽取一個(gè)值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num # 主模塊 if __name__ == "__main__": # 數(shù)字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對(duì)應(yīng)的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數(shù)調(diào)用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.49683787011193
以上是“如何用python生成隨機(jī)數(shù)”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！
重慶分公司
重慶分公司
