python3隨機數(shù)函數(shù) python隨機生成三位數(shù)

用python生成隨機數(shù)的幾種方法

1 從給定參數(shù)的正態(tài)分布中生成隨機數(shù)

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當(dāng)考慮從正態(tài)分布中生成隨機數(shù)時，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)來生成隨機數(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)生的隨機數(shù) """ # 正態(tài)分布中的隨機數(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數(shù)的函數(shù)

考慮從均勻分布中獲取隨機數(shù)的時候，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)生成隨機數(shù)。

import numpy as np# 定義從均勻分布中獲取隨機數(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)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(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數(shù)

有時候我們需要按照指定的概率生成隨機數(shù)，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個概率列表，從列表對應(yīng)的數(shù)字列表或區(qū)間列表中生成隨機數(shù)，分兩部分討論。

3.1 按照指定概率從數(shù)字列表中隨機抽取數(shù)字

假設(shè)給定一個數(shù)字列表和一個與之對應(yīng)的概率列表，兩個列表對應(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數(shù)呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：

import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數(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)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數(shù)字列表中以一定的概率取出對應(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模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 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)間列表中的某個區(qū)間內(nèi)生成隨機數(shù)

給定一個區(qū)間列表和一個與之對應(yīng)的概率列表，兩個列表相應(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機數(shù)呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達(dá)到目的，代碼如下：

import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數(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)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數(shù)字列表中以一定的概率取出對應(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模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 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]上隨機抽取一個值 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

python中，哪個選項是random庫中用于生成隨機小數(shù)的函數(shù)？

python中，“random()”是random庫中用于生成隨機小數(shù)的函數(shù)。

python中用于生成偽隨機數(shù)的函數(shù)庫是random，因為是標(biāo)準(zhǔn)庫，使用時候只需要import random；random庫包含兩類函數(shù)，常用的共8個：

基本隨機函數(shù)：seed()，random()

擴展隨機函數(shù)：randint()，getrandbits()，uniform()，randrange()，choice()，shuffle()

擴展資料：

random庫采用梅森旋轉(zhuǎn)算法（Mersennne Twister）生成偽隨機數(shù)序列，可用于除隨機性要求更高的加解密算法外的大多數(shù)工程應(yīng)用。

使用random庫的主要目的是生成隨機數(shù)；該庫提供了不同類型的隨機數(shù)函數(shù)，所有函數(shù)都是基于最基本的random.random()函數(shù)擴展實現(xiàn)。

如何用python編寫一個從隨機數(shù)表1~100中抽取三個樣本的隨機數(shù)程序？

#導(dǎo)入隨機數(shù)模塊

import random

#定義一個空的數(shù)組，用作取樣表

reList = []

#為取樣表賦值，1~100

for i in range(1,101):

reList.append(i)

#使用sample方法，取3個隨機數(shù)

res = random.sample(reList,k=3)

print("三個隨機數(shù)是：{}".format(res))

python如何一次性取出多個隨機數(shù)

Python內(nèi)置的函數(shù)一次只能生成一個隨機數(shù)，然而你可以方便地使用表理解(list comprehension)一次性生成多個隨機數(shù)。示例的代碼如下：

import?random

[random.randint(0,100)?for?_?in?range(10)]

#[57,?93,?22,?55,?41,?64,?47,?32,?93,?61]

range函數(shù)輸入不同的值，可以設(shè)置需要生成隨機數(shù)的個數(shù)，上面的例子中生成了10個隨機數(shù)。

怎么用python生成隨機數(shù)？

在Python中，random模塊用于生成隨機數(shù)。下面介紹下random模塊中常用的幾個函數(shù)

打開我們python的ide

在打開的shell中，首先需要導(dǎo)入random庫，才可以使用random中的方法，首先介紹下應(yīng)用最多的函數(shù)，random.random（），可以生成一個0到1的隨機符點數(shù)

random.uniform（a,b）函數(shù)，生成指定范圍內(nèi)的隨機符點數(shù)，如下圖

random.randint（a,b）函數(shù)，生成一個指定范圍內(nèi)的整數(shù)，如下圖

random.choice(sqe)函數(shù)，從sqe序列中得到一個隨機元素，如下圖，序列元素可以包含很多種類，集合，列表，甚至元組都可以作為參數(shù)進(jìn)行傳遞

python3.6 secrets隨機數(shù)函數(shù)怎么使用

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)：