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Python random 模块

Python random 模块

日期:2022-07-07

本文字数:500 字 阅读完需:约 3 分钟

Python random 模块

Python random 模块主要用于生成随机数。

random 模块实现了各种分布的伪随机数生成器。

要使用 random 函数必须先导入:

1import random

查看 random 模块中的内容:

实例

import random
dir ( random )
[ 'BPF' , 'LOG4' , 'NV_MAGICCONST' , 'RECIP_BPF' , 'Random' , 'SG_MAGICCONST' , 'SystemRandom' , 'TWOPI' , '_Sequence' , '_Set' , '__all__' , '__builtins__' , '__cached__' , '__doc__' , '__file__' , '__loader__' , '__name__' , '__package__' , '__spec__' , '_accumulate' , '_acos' , '_bisect' , '_ceil' , '_cos' , '_e' , '_exp' , '_floor' , '_inst' , '_log' , '_os' , '_pi' , '_random' , '_repeat' , '_sha512' , '_sin' , '_sqrt' , '_test' , '_test_generator' , '_urandom' , '_warn' , 'betavariate' , 'choice' , 'choices' , 'expovariate' , 'gammavariate' , 'gauss' , 'getrandbits' , 'getstate' , 'lognormvariate' , 'normalvariate' , 'paretovariate' , 'randbytes' , 'randint' , 'random' , 'randrange' , 'sample' , 'seed' , 'setstate' , 'shuffle' , 'triangular' , 'uniform' , 'vonmisesvariate' , 'weibullvariate' ]

接下来我们使用 random() 方法返回一个随机数,它在半开放区间 [0,1) 范围内,包含 0 但不包含 1。

实例

# 导入 random 包
import random

# 生成随机数
print ( random. random ( ) )

以上实例输出结果为:

10.4784904215869241

seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。

实例

#!/usr/bin/python3
import random

random. seed ( )
print ( "使用默认种子生成随机数:" , random. random ( ) )
print ( "使用默认种子生成随机数:" , random. random ( ) )

random. seed ( 10 )
print ( "使用整数 10 种子生成随机数:" , random. random ( ) )
random. seed ( 10 )
print ( "使用整数 10 种子生成随机数:" , random. random ( ) )

random. seed ( "hello" , 2 )
print ( "使用字符串种子生成随机数:" , random. random ( ) )

以上实例运行后输出结果为:

1使用默认种子生成随机数: 0.7908102856355441 2使用默认种子生成随机数: 0.81038961519195 3使用整数 10 种子生成随机数: 0.5714025946899135 4使用整数 10 种子生成随机数: 0.5714025946899135 5使用字符串种子生成随机数: 0.3537754404730722

random 模块方法

random 模块方法如下:

方法描述
seed()初始化随机数生成器
getstate()返回捕获生成器当前内部状态的对象。
setstate()state 应该是从之前调用 getstate() 获得的,并且 setstate() 将生成器的内部状态恢复到 getstate() 被调用时的状态。
getrandbits(k)返回具有 k 个随机比特位的非负 Python 整数。 此方法随 MersenneTwister 生成器一起提供,其他一些生成器也可能将其作为 API 的可选部分提供。 在可能的情况下,getrandbits() 会启用 randrange() 来处理任意大的区间。
randrange()从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。
randint(a, b)返回随机整数 N 满足 a <= N <= b。
choice(seq)从非空序列 seq 返回一个随机元素。 如果 seq 为空,则引发 IndexError。
choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) 从 population 中选择替换,返回大小为 k 的元素列表。 如果 population 为空,则引发 IndexError。
shuffle(x[, random])将序列 x 随机打乱位置。
sample(population, k, *, counts=None)返回从总体序列或集合中选择的唯一元素的 k 长度列表。 用于无重复的随机抽样。
random()返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。
uniform()返回一个随机浮点数 N ,当 a <= b 时 a <= N <= b ,当 b < a 时 b <= N <= a 。
triangular(low, high, mode)返回一个随机浮点数 N ,使得 low <= N <= high 并在这些边界之间使用指定的 mode 。 low 和 high 边界默认为零和一。 mode 参数默认为边界之间的中点,给出对称分布。
betavariate(alpha, beta)Beta 分布。 参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0。 返回值的范围介于 0 和 1 之间。
expovariate(lambd) 指数分布。 lambd 是 1.0 除以所需的平均值,它应该是非零的。
gammavariate()Gamma 分布( 不是伽马函数) 参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0。
gauss(mu, sigma)正态分布,也称高斯分布。 mu 为平均值,而 sigma 为标准差。 此函数要稍快于下面所定义的 normalvariate() 函数。
lognormvariate(mu, sigma)对数正态分布。 如果你采用这个分布的自然对数,你将得到一个正态分布,平均值为 mu 和标准差为 sigma 。 mu 可以是任何值,sigma 必须大于零。
normalvariate(mu, sigma)正态分布。 mu 是平均值,sigma 是标准差。
vonmisesvariate(mu, kappa)冯·米塞斯分布。 mu 是平均角度,以弧度表示,介于0和 2*pi 之间,kappa 是浓度参数,必须大于或等于零。 如果 kappa 等于零,则该分布在 0 到 2*pi 的范围内减小到均匀的随机角度。
paretovariate(alpha)帕累托分布。 alpha 是形状参数。
weibullvariate(alpha, beta)威布尔分布。 alpha 是比例参数,beta 是形状参数。