Python使用random模块生成随机数操作实例详解

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了Python使用random模块生成随机数操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

今天在用Python编写一个小程序时,要用到随机数,于是就在网上查了一下关于Python生成各种随机数的方法,现将其总结如下:

此处,利用Python中的random模块生成随机数。因此首先必须导入该模块:import random

一. 随机产生一个元素

import random
#生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.0
print(random.random())
>>> 0.8296185863491462

#生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。
#如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b, 则 b <= n <= a。
#函数原型为:random.uniform(a, b)
print(random.uniform(1, 10))
>>> 8.257312492950838

#生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限,参数b是上限,
#生成的随机数n: a <= n <= b,函数原型为:random.randint(a, b)
#注意:此处要求 a<=b
print(random.randint(1, 10))
>>> 3

#从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数
#函数原型为:random.randrange(start, stop, step)
#如产生一个0-10的随机数,其步长为2,即[0,2,4,6,8],然后在随机取出一个随机数
print(random.randrange(0, 10, 2))
>>> 2

#从序列中获取一个随机元素。 函数原型为:random.choice(sequence)
#注意:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型;
#注意:list, tuple, 字符串都属于sequence。
print(random.choice( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] ))
print(random.choice( ('1', '2', '3', '4', '5') ))
print(random.choice( [1, 2, 3, 4, 5] ))
>>> orange
>>> 2
>>> 2

#用于将一个列表中的元素打乱。 函数原型为:random.shuffle(x[, random])
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
random.shuffle(p)
print(p)
>>> ['Python', 'is', 'simple', 'powerful', 'and so on...']

#从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。
#如果k大于sequence元素个数的话会报错。 函数原型为:random.sample(sequence, k)
list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(random.sample(list, 2))
print(random.sample(list, 5))
>>> [5, 3]
>>> [9, 5, 4, 7, 3]

二.产生一个随机数组

import numpy as np
#例如产生一个随机数组array
#方法一:
a = np.array([2,1,4,5,3,9,6,7,8,0])
print(a)
>>> array([2,1,4,5,3,9,6,7,8,0])

#产生一个(0,1)之间的10维的随机数组
#方法二;
b = np.random.rand(10)
print(b)
>>> array([ 0.43634533, 0.00256198, 0.9252553 , 0.46312913, 0.18253324,
      0.70458872, 0.79719794, 0.18972441, 0.5304701 , 0.11495708])

#产生一个(0,1)之间的10维的随机数组
#方法三;
c = np.random.random(10)
print(c)
>>> array([ 0.62725822, 0.69752737, 0.67910128, 0.32876791, 0.05591991,
      0.71435415, 0.62612756, 0.10492805, 0.45868039, 0.66527572])

#产生一个(0,1)之间的 3*4 的数组矩阵
#方法三;
d = np.random.random(size = (3,4))
print(d)
>>> array([[ 0.81287511, 0.07447028, 0.83052561, 0.69899251],
      [ 0.30087294, 0.24102044, 0.2261788 , 0.7931203 ],
      [ 0.10688122, 0.93165383, 0.02486699, 0.66883373]])

三.随机产生一个list或tuple

import random
#例如随机产生一个指定范围的整数list或tuple
#方法一:
a = [random.randint(0,5) for i in range(20)]
print(a)

#方法二;
for _ in range(10):
  b = random.randint(0,5)
  print(b)

结果为:

[5, 2, 0, 1, 3, 2, 4, 1, 2, 3, 5, 1, 1, 3, 1, 3, 1, 1, 3, 0]
4
2
1
1
3
0
5
4
4
5

PS:这里再提供几款相关工具供大家参考使用:

在线随机数生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_num

在线随机生成个人信息数据工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_userinfo

在线随机字符/随机密码生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_password

在线随机数字/字符串生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/suijishu

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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