圆月山庄资源网

详解Python基础random模块随机数的生成
脚本专栏 2024/11/6 佚名
3 2
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com

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())
#random: 0.5714025946899135

2、random.randint(a , b) 随机生成 a 与 b 之间的整数[a, b]。

print("randint: ", random.randint(6,8))
#randint: 8

3、random.randrange(start,stop,step)按步长step随机在上下限范围内取一个随机数。

print("randrange: ",random.randrange(20,100,5))
#randrange: 85

4、random.uniform(a, b) 随机生成 a 与 b 之间的浮点数[a, b]。

print("uniform: ",random.uniform(5,10))
#uniform: 5.119790163375776

5、random.choice() 从列表中随机取出一个元素，比如列表、元祖、字符串等。注意的是，该方法需要参数非空，否则会抛出 IndexError 的错误。

print("choice: ",random.choice("www.yuanxiao.net"))
#choice: y

6、random.shuffle(items) 把列表 items 中的元素随机打乱。注意的是，如果不想修改原来的列表，可以使用 copy 模块先拷贝一份原来的列表。

num = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(num)
print("shuffle: ",num)
#shuffle: [1, 3, 5, 4, 2]

7、random.sample(items, n) 从列表 items 中随机取出 n 个元素。

num = [1, 2, 3, 4, 5]
print("sample: ",random.sample(num, 3))
#sample: [4, 1, 5]

Python 的random模块产生的随机数其实是伪随机数，依赖于特殊算法和指定不确定因素(种子seed)来实现。如randint方法生成一定范围内的随机数，会先指定一个特定的seed，将seed通过特定的随机数产生算法，得到一定范围内随机分布的随机数。因此对于同一个seed值的输入产生的随机数会相同，省略参数则意味着使用当前系统时间秒数作为种子值，达到每次运行产生的随机数都不一样。

random.seed(2)
print("random: ", random.random())
#random: 0.9560342718892494

random.seed(3)
print("random: ", random.random())
#random: 0.23796462709189137

random.seed(3)#同一个种子值，产生的随机数相同
print("random: ", random.random())
#random: 0.23796462709189137

numpy库也提供了random模块，用于生成多维度数组形式的随机数。使用时需要导入numpy库。

import numpy as np

下面介绍下numpy库的random模块的几种生成随机数的方法。

1、numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)

  1. rand函数根据给定维度生成[0,1]之间的数据，包含0，不包含1
  2. dn表格每个维度
  3. 返回值为指定维度的array
print("np.random.rand：\n {}".format(np.random.rand(4,2))) # shape: 4*3
"""
np.random.rand：
 [[0.5488135 0.71518937]
 [0.60276338 0.54488318]
 [0.4236548 0.64589411]
 [0.43758721 0.891773 ]]
"""

print("np.random.rand：\n {}".format(np.random.rand(4,3,2))) # shape: 4*3*2
"""
np.random.rand：
 [[[0.96366276 0.38344152]
 [0.79172504 0.52889492]
 [0.56804456 0.92559664]]

 [[0.07103606 0.0871293 ]
 [0.0202184 0.83261985]
 [0.77815675 0.87001215]]

 [[0.97861834 0.79915856]
 [0.46147936 0.78052918]
 [0.11827443 0.63992102]]

 [[0.14335329 0.94466892]
 [0.52184832 0.41466194]
 [0.26455561 0.77423369]]]
"""

 2、numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)

  1. randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。
  2. dn表格每个维度
  3. 返回值为指定维度的array
  4. 标准正态分布—-standard normal distribution
  5. 标准正态分布又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。
print("np.random.randn：\n {}".format(np.random.randn())) # 当没有参数时，返回单个数据
"""
np.random.randn：
 2.2697546239876076
"""
print("np.random.randn：\n {}".format(np.random.randn(2,4)))
"""
np.random.randn：
 [[-1.45436567 0.04575852 -0.18718385 1.53277921]
 [ 1.46935877 0.15494743 0.37816252 -0.88778575]]
"""
print("np.random.randn：\n {}".format(np.random.randn(4,3,2)))
"""
np.random.randn：
 [[[-1.98079647 -0.34791215]
 [ 0.15634897 1.23029068]
 [ 1.20237985 -0.38732682]]

 [[-0.30230275 -1.04855297]
 [-1.42001794 -1.70627019]
 [ 1.9507754 -0.50965218]]

 [[-0.4380743 -1.25279536]
 [ 0.77749036 -1.61389785]
 [-0.21274028 -0.89546656]]

 [[ 0.3869025 -0.51080514]
 [-1.18063218 -0.02818223]
 [ 0.42833187 0.06651722]]]
"""

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

  1. 返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
  2. 参数：low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int
  3. high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low]
print("np.random.randint：\n {}".format(np.random.randint(1,size=5)))# 返回[0,1)之间的整数，所以只有0
"""
np.random.randint：
 [0 0 0 0 0]
"""
print("np.random.randint：\n {}".format(np.random.randint(1,5)))# 返回1个[1,5)时间的随机整数
"""
np.random.randint：
 2
"""
print("np.random.randint：\n {}".format(np.random.randint(-5,5,size=(2,2))))
"""
np.random.randint：
 [[-5 -3]
 [ 2 -3]]
"""

4、numpy.random.seed()

  1. np.random.seed()的作用：使得随机数据可预测。
  2. 当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数

以上所述是小编给大家介绍的Python基础random模块随机数的生成详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！

标签：
Python,random生成随机数,random生成随机数
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
www.vgjia.com 圆月山庄资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接