python編程隨機(jī)函數(shù) 隨機(jī)生成函數(shù)python
python用什么函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
在python中用于生成隨機(jī)數(shù)的模塊是random,在使用前需要import
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random.random:
random.random():生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù).例:
[python] view plain copy
import random
print random.random()
# 0.87594424128
random.uniform
random.uniform(a, b):生成[a,b]之間的浮點(diǎn)數(shù).例:
[python] view plain copy
import random
print random.uniform(0, 10)
# 5.27462570463
random.ranint
random.randint(a, b):生成[a,b]之間的整數(shù).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為基數(shù)隨機(jī)取一個(gè)數(shù).如random.randrange(0, 20, 2),相當(dāng)于從[0,2,4,6,...,18]中隨機(jī)取一個(gè).例:
[python] view plain copy
import random
print random.randrange(0, 20, 2)
# 14
python中，哪個(gè)選項(xiàng)是random庫(kù)中用于生成隨機(jī)小數(shù)的函數(shù)？
python中，“random()”是random庫(kù)中用于生成隨機(jī)小數(shù)的函數(shù)。
python中用于生成偽隨機(jī)數(shù)的函數(shù)庫(kù)是random，因?yàn)槭菢?biāo)準(zhǔn)庫(kù)，使用時(shí)候只需要import random；random庫(kù)包含兩類函數(shù)，常用的共8個(gè)：
基本隨機(jī)函數(shù)：seed()，random()
擴(kuò)展隨機(jī)函數(shù)：randint()，getrandbits()，uniform()，randrange()，choice()，shuffle()
擴(kuò)展資料：
random庫(kù)采用梅森旋轉(zhuǎn)算法（Mersennne Twister）生成偽隨機(jī)數(shù)序列，可用于除隨機(jī)性要求更高的加解密算法外的大多數(shù)工程應(yīng)用。
使用random庫(kù)的主要目的是生成隨機(jī)數(shù)；該庫(kù)提供了不同類型的隨機(jī)數(shù)函數(shù)，所有函數(shù)都是基于最基本的random.random()函數(shù)擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)。
如何用python編寫一個(gè)從隨機(jī)數(shù)表1~100中抽取三個(gè)樣本的隨機(jī)數(shù)程序？
#導(dǎo)入隨機(jī)數(shù)模塊
import random
#定義一個(gè)空的數(shù)組，用作取樣表
reList = []
#為取樣表賦值，1~100
for i in range(1,101):
reList.append(i)
#使用sample方法，取3個(gè)隨機(jī)數(shù)
res = random.sample(reList,k=3)
print("三個(gè)隨機(jī)數(shù)是：{}".format(res))
Python 中隨機(jī)數(shù)random模塊的常用使用方法介紹
Python中random模塊包含了生成隨機(jī)數(shù)的常用函數(shù)，random模塊不能直接訪問(wèn)，需要導(dǎo)入random 模塊（import random）。常見的random函數(shù)包含如下幾個(gè)，（ 我使用的是jupyter notebook） 。
如何用python生成隨機(jī)的15行6列的隨機(jī)數(shù)據(jù)
用python生成隨機(jī)的15行6列的隨機(jī)數(shù)據(jù)的方法如下：
1.import numpy as np # 定義從正態(tài)分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù) def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態(tài)分布的均值 :param scale: 正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差 :return:從正態(tài)分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 正態(tài)分布中的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number # 主模塊 if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.275192443463058
2 從給定參數(shù)的均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)
考慮從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的時(shí)候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然后調(diào)用Numpy模塊的random.uniform函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)。
import numpy as np # 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù) def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 主模塊 if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成隨機(jī)數(shù)
有時(shí)候我們需要按照指定的概率生成隨機(jī)數(shù)，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測(cè)下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問(wèn)題和上面的例子相似，要求給定一個(gè)概率列表，從列表對(duì)應(yīng)的數(shù)字列表或區(qū)間列表中生成隨機(jī)數(shù)，分兩部分討論。
python隨機(jī)生成100內(nèi)的10個(gè)整數(shù)？
在Python中，你可以使用 random 模塊的 randint() 函數(shù)來(lái)隨機(jī)生成指定范圍內(nèi)的整數(shù)。例如，要隨機(jī)生成100內(nèi)的10個(gè)整數(shù)，你可以這樣寫：
==========================
import random # 導(dǎo)入random模塊
# 使用random.randint()函數(shù)生成10個(gè)1到100的整數(shù)
for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))
==========================
上面的代碼將會(huì)生成10個(gè)1到100之間的隨機(jī)整數(shù)，并依次輸出。
如果你想要生成1到20之間的隨機(jī)整數(shù)30個(gè)，你可以這樣寫：
===========================
import random # 導(dǎo)入random模塊
# 使用random.randint()函數(shù)生成30個(gè)1到20的整數(shù)
for i in range(30):
print(random.randint(1, 20))
===========================
上面的代碼將會(huì)生成30個(gè)1到20之間的隨機(jī)整數(shù)，并依次輸出。
需要注意的是，在Python中，random.randint() 函數(shù)生成的隨機(jī)整數(shù)是包含邊界值的。所以，上面的代碼中，生成的隨機(jī)整數(shù)可能包含1和100，也可能包含1和20。
總之，你可以使用 random.randint() 函數(shù)來(lái)隨機(jī)生成指定范圍內(nèi)的整數(shù)。
文章題目：python編程隨機(jī)函數(shù) 隨機(jī)生成函數(shù)python
標(biāo)題來(lái)源：http://m.jiaotiyi.com/article/hhoipo.html