python基礎(chǔ)2：隨機數(shù)生成—random模塊、numpy中的random函數(shù)

在Python中可以用于隨機數(shù)生成的有兩種主要途徑，一是random模塊，另一個是numpy庫中random函數(shù)。

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在我們?nèi)粘Ｊ褂弥?，如果是為了得到隨機的單個數(shù)，多考慮random模塊；如果是為了得到隨機小數(shù)或者整數(shù)的矩陣，就多考慮numpy中的random函數(shù),當(dāng)然numpy也可以的到隨機的單個數(shù)

一、random模塊

二、numpy庫中random函數(shù)

random模塊中將近有7個函數(shù)都是可以用來生成隨機數(shù)的:

作用：隨機生成一個 [0,1) 的浮點數(shù)

作用：隨機生成一個 [a,b) 的浮點數(shù)

作用：隨機生成一個 [a,b] 的整數(shù)

作用：從列表，元組，字符串、集合（可用于for循環(huán)的數(shù)據(jù)類型）中隨機選擇一個元素

作用：在生成的以a為始，每step遞增，以b為終這樣的一個整數(shù)序列中隨機選擇一個數(shù)

作用：打亂一個列表的元素順序

從序列population中隨機取出k個數(shù)；population的類型可以是列表、元組、集合、字符串；

在Numpy庫中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()隨機函數(shù)。

作用：返回一個或一組服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機樣本值

備注：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是以0為均數(shù)、以1為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布，記為N（0，1）。對應(yīng)的正態(tài)分布曲線如下所示，即

作用：使用方法與np.random.randn()函數(shù)相同 ，通過本函數(shù)可以返回一個或一組服從“0~1”均勻分布的隨機樣本值。隨機樣本取值范圍是[0,1)，不包括1

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

輸入：

low—–為最小值

high—-為最大值

size—–為數(shù)組維度大小

dtype—為數(shù)據(jù)類型，默認(rèn)的數(shù)據(jù)類型是np.int。

作用： 返回隨機整數(shù)或整型數(shù)組，范圍區(qū)間為[low,high），包含low，不包含high； high沒有填寫時，默認(rèn)生成隨機數(shù)的范圍是[0，low

np.random.random([size])

作用：生成[0,1)之間的浮點數(shù),與np.random.rand()功能類似

np.random.choice(a,[ size, replace, p])

參考文檔1： 【python】numpy之random庫簡單的隨機數(shù)據(jù)生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）

參考文檔2： Python中隨機數(shù)的生成

參考文檔3： numpy.random模塊常用函數(shù)

終于寫完了，我以為它很簡單的………………預(yù)計1小時，結(jié)果寫了2.5小時

python定義求最大公因子的函數(shù),隨機生成二位數(shù),輸出它們的最大公因子

這個其實很簡單，思路是通過列表推導(dǎo)式生成三個2位數(shù)的隨機數(shù)，再通過max內(nèi)建函數(shù)取最大數(shù)

上代碼了

max( [random.randint(10, 99) for i in range(3)])

python函數(shù)深入淺出 17.random.randint()函數(shù)詳解

random() 函數(shù)命名來源于英文單詞random(隨機)。

randint是random + integer拼接簡寫而成，代表隨機一個整數(shù)

Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的random函數(shù)，可以生成隨機浮點數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數(shù)據(jù)等。

random.randint() 函數(shù)的例子：

用于生成一個指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限，生成的隨機數(shù)n：a=n=b

a必須小于或等于b，否則報錯。

其他random的方法：

無

隨機數(shù)是用于生成測試入?yún)⒌暮棉k法，也常見于各種需要隨機的場合。

但是每次隨機帶來的不確定性也會造成某些驗證功能的困難，因此可以使用random.seed()通過指定隨機的種子值保證每次生成隨機數(shù)是同一序列的偽隨機數(shù)。觀察下面的輸出：

對基礎(chǔ)運行環(huán)境有疑問的，推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎(chǔ)篇

python用什么函數(shù)產(chǎn)生隨機數(shù)

在python中用于生成隨機數(shù)的模塊是random,在使用前需要import

random.random:

random.random():生成一個0-1之間的隨機浮點數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.random()

# 0.87594424128

random.uniform

random.uniform(a, b):生成[a,b]之間的浮點數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.uniform(0, 10)

# 5.27462570463

random.ranint

random.randint(a, b):生成[a,b]之間的整數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.randint(0, 10)

# 8

random.randrange

random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step為基數(shù)隨機取一個數(shù).如random.randrange(0, 20, 2),相當(dāng)于從[0,2,4,6,...,18]中隨機取一個.例:

[python] view plain copy

import random

print random.randrange(0, 20, 2)

# 14