在Python中,random模块用于生成随机数。下面介绍下random模块中常用的几个函数
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01
打开我们python的ide
02
在打开的shell中,首先需要导入random库,才可以使用random中的方法,首先介绍下应用最多的函数,random.random(),可以生成一个0到1的随机符点数
03
random.uniform(a,b)函数,生成指定范围内的随机符点数,如下图
04
random.randint(a,b)函数,生成一个指定范围内的整数,如下图
05
random.choice(sqe)函数,从sqe序列中得到一个随机元素,如下图,序列元素可以包含很多种类,集合,列表,甚至元组都可以作为参数进行传递
在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径,一是random模块,另一个是numpy库中random函数。
在我们日常使用中,如果是为了得到随机的单个数,多考虑random模块;如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵,就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数
一、random模块
二、numpy库中random函数
random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:
作用:随机生成一个 [0,1) 的浮点数
作用:随机生成一个 [a,b) 的浮点数
作用:随机生成一个 [a,b] 的整数
作用:从列表,元组,字符串、集合(可用于for循环的数据类型)中随机选择一个元素
作用:在生成的以a为始,每step递增,以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数
作用:打乱一个列表的元素顺序
从序列population中随机取出k个数;population的类型可以是列表、元组、集合、字符串;
在Numpy库中,常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。
作用:返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
备注:标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。对应的正态分布曲线如下所示,即
作用:使用方法与np.random.randn()函数相同 ,通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
输入:
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。
作用: 返回随机整数或整型数组,范围区间为[low,high),包含low,不包含high; high没有填写时,默认生成随机数的范围是[0,low
np.random.random([size])
作用:生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
参考文档1: 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等(一)
参考文档2: Python中随机数的生成
参考文档3: numpy.random模块常用函数
终于写完了,我以为它很简单的………………预计1小时,结果写了2.5小时
在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import
random.random:
random.random():生成一个0-1之间的随机浮点数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.random()
# 0.87594424128
random.uniform
random.uniform(a, b):生成[a,b]之间的浮点数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.uniform(0, 10)
# 5.27462570463
random.ranint
random.randint(a, b):生成[a,b]之间的整数.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为基数随机取一个数.如random.randrange(0, 20, 2),相当于从[0,2,4,6,...,18]中随机取一个.例:
[python] view plain copy
import random
print random.randrange(0, 20, 2)
# 14