你讓函數(shù)a只運行一遍就行了
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不用每次在b，c里面都運行一遍
就是你可以在函數(shù)外定義一個全局變量i，變量i只能通過函數(shù)a改變i的值(這里要用global關(guān)鍵字)
PYTHON中的偽隨機數(shù)發(fā)生器用的是梅森旋轉(zhuǎn)算法。
梅森旋轉(zhuǎn)算法（Mersenne twister）是一個偽隨機數(shù)發(fā)生算法。由松本真和西村拓士在1997年開發(fā)，基于有限二進制字段上的矩陣線性遞歸?？梢钥焖佼a(chǎn)生高質(zhì)量的偽隨機數(shù)，修正了古典隨機數(shù)發(fā)生算法的很多缺陷。
梅森旋轉(zhuǎn)算法是R、Python、Ruby、IDL、Free Pascal、PHP、Maple、Matlab、GNU多重精度運算庫和GSL的默認(rèn)偽隨機數(shù)產(chǎn)生器。從C++11開始，C++也可以使用這種算法。
整個算法主要分為三個階段：獲得基礎(chǔ)的梅森旋轉(zhuǎn)鏈；對于旋轉(zhuǎn)鏈進行旋轉(zhuǎn)算法；對于旋轉(zhuǎn)算法所得的結(jié)果進行處理。
算法實現(xiàn)的過程中，參數(shù)的選取取決于梅森素數(shù)，故此得名。
梅森素數(shù)由梅森數(shù)而來。所謂梅森數(shù)，是指形如2↑p－1的一類數(shù)，其中指數(shù)p是素數(shù)，常記為Mp 。如果梅森數(shù)是素數(shù)，就稱為梅森素數(shù)。
例如4-1=3，8-1=7，16-1=15（不是素數(shù)），32-1=31，64-1=63（不是素數(shù)）等等。
python系統(tǒng)提供了下面常用的函數(shù)：
1. 數(shù)學(xué)庫模塊（math）提供了很多數(shù)學(xué)運算函數(shù)；
2.復(fù)數(shù)模塊（cmath）提供了用于復(fù)數(shù)運算的函數(shù)；
3.隨機數(shù)模塊（random）提供了用來生成隨機數(shù)的函數(shù)；
4.時間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時間的函數(shù)。
注意：在調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)之前，先要使用import 語句導(dǎo)入 相應(yīng)的模塊
該語句將模塊中定義的函數(shù)代碼復(fù)制到自己的程 序中，然后就可以訪問模塊中的任何函數(shù)，其方 法是在函數(shù)名前面加上“模塊名.”。
希望能幫到你。
Python生成隨機數(shù)和隨機數(shù)質(zhì)量的方法，random.random()用于生成一個指定范圍內(nèi)的隨機符點數(shù)，兩個參數(shù)其中一個是上限，一個是下限。如果a b，則生成隨機數(shù)：pre t="code" l="python"print random.uniform(10, 20)
print random.uniform(20, 10)
#----
#18.
#12.
random.randint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，Python生成隨機數(shù)pre t="code" l="python"print random.randint(12, 20) #生成的隨機數(shù)n: 12 = n = 20
print random.randint(20, 20) #結(jié)果永遠(yuǎn)是20
#print random.randint(20, 10) #該語句是錯誤的。random.randrange方法從指定范圍內(nèi)，按指定基數(shù)遞增的集合中 ，下面對python生成隨機數(shù)的應(yīng)用程序的部分介紹：1.隨機整數(shù)：
pre t="code" l="python" import random
random.randint(0,99)
212.隨機選取0到100間的偶數(shù)：
pre t="code" l="python" import random
random.randrange(0, 101, 2)
423.隨機浮點數(shù)：
pre t="code" l="python" import random
random.random()
0.
random.uniform(1, 10)
5..隨機字符：
pre t="code" l="python" import random
random.choice('abcdefg%^*f')
'd'5.多個字符中選取特定數(shù)量的字符：
pre t="code" l="python" import random
random.sample('abcdefghij',3)
['a', 'd', 'b']6.多個字符中選取特定數(shù)量的字符組成新字符串：
pre t="code" l="python" import random
import string
string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).r
eplace(" ","")
'fih'
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)。
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
重慶分公司
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