thon标准库——random模块

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  Hello！我是wakeyo_J࿰c;每天一个konwledge point࿰c;一起学python࿰c;让技术无限发散。

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1. random库基本介绍

Random库时使用随机数的python标准库

• 伪随机数：采用梅森旋转算法生成的（伪）随机序列中的元素
• Random库主要用于生成随机数
• 使用random库：import random

2. random库概述

Random库包含两类函数࿰c;常用共8个

• 基本随机函数：seed() random()
• 扩展随机函数：randint() getrandbits() uniform() randrange() choice() shuffle()

2.1 基本随机函数

• 随机数种子

  

• 基本随机函数

  

  示例 1

>>> import random      #调用random模块
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019
>>> random.random()
0.7417869892607294

示例 2

>>> import random
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019

2.2 扩展随机函数

• 扩展随机函数

  

3. 随机数函数的使用

• 能够利用随机数种子产生“确定“伪随机数
• 能够产生随机整数
• 能够对序列类型进行随机操作

4. 实例

1. 用random.random()生成一个基于0.0<=x<=1.0之间的浮点数

>>> import random
>>> random.random()    #调用random()方法
0.594515103049593
>>> 

2. 用random.uniform(a,b)在指定范围获取随机数。返回一个随机浮点数N࿰c;若a<=b࿰c;则返回a<=N<=b；若a>=b࿰c;则返回b<=N<=a。

>>> random.uniform(1,8)   #在【1࿰c;8】范围内获取一个随机浮点数
2.9432430789720927
>>> random.uniform(9,6)
6.502188530262087
>>> random.uniform(-10,-1)
-1.6640665895566507
>>> 

3. 用random.triangular(low,high,modE)返回三角形分布的随机数。 返回一个随机的浮点数N࿰c;使得low<=N<=high࿰c;并且在这些边界指定mode。low和high默认为0和1。mode参数默认为边界之间的中点。若持续使用该方法࿰c;可以得到以mode为对称点的随机分布数据集。

>>> random.triangular()   #在默认情况下产生一个三角形分布随机数
0.764537932523999
>>> random.triangular(1,12)  #指定【low࿰c;high】范围参数
3.2879057952571604
>>> random.triangular(11,12,20)     #指定low、high、mode参数
11.832700021006795
>>> random.triangular(0,5,10)
6.032774679089732
>>> 

4. 用random.betavariate(alpha,beta)求Beta分布࿰c;参数的条件是α>0和β>0࿰c;返回值的范围介于0和1之间。

>>> random.betavariate(5,8)   #求Beta随机分布值
0.2348237132951728
>>> 

  标准库只要了解每个类的使用方法和参数的含义与使用࿰c;就能很快上手python的标准库࿰c;唯一的缺点就是你需要简单记忆一下经常用到的方法࿰c;有点费脑。

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总结

  本文属于作者原创࿰c;转载请注明出处࿰c;不足之处࿰c;希望大家能过给予宝贵的意见࿰c;如有侵权࿰c;请私信。每天一个knowledge point࿰c;一起学python࿰c;让技术无限发散