Python中random模块生成随机数详解

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 975
收藏 0 赞 0 分享

Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。

random.random

random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0

random.uniform

  random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于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。

print random.uniform(10, 20) 
print random.uniform(20, 10) 
#---- 结果(不同机器上的结果不一样) 
#18.7356606526 
#12.5798298022 

random.randint

  random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于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

print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 
print random.randint(20, 20) #结果永远是20 
#print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。下限必须小于上限。 

random.randrange

  random.randrange的函数原型为:random.randrange([start], stop[, step]),从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如:random.randrange(10, 100, 2),结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

random.choice

  random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。下面是使用choice的一些例子:

print random.choice("学习Python") 
print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"]) 
print random.choice(("Tuple", "List", "Dict")) 

random.shuffle

  random.shuffle的函数原型为:random.shuffle(x[, random]),用于将一个列表中的元素打乱。如:

p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."] 
random.shuffle(p) 
print p 
#---- 结果(不同机器上的结果可能不一样。) 
#['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...'] 

random.sample

  random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),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。

list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 
slice = random.sample(list, 5) #从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 
print slice 
print list #原有序列并没有改变。

  上面这些方法是random模块中最常用的,在Python手册中,还介绍其他的方法。感兴趣的朋友可以通过查询Python手册了解更详细的信息。

更多精彩内容其他人还在看

python numpy数组复制使用实例解析

这篇文章主要介绍了python numpy数组复制使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

TENSORFLOW变量作用域(VARIABLE SCOPE)

这篇文章主要介绍了TENSORFLOW变量作用域(VARIABLE SCOPE),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

Tensorflow Summary用法学习笔记

这篇文章主要介绍了Tensorflow Summary用法学习笔记,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例

今天小编就为大家分享一篇pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解

今天小编就为大家分享一篇pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python标识符命名规范原理解析

这篇文章主要介绍了python标识符命名规范原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

pytorch如何冻结某层参数的实现

这篇文章主要介绍了pytorch如何冻结某层参数的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

如何给Python代码进行加密

这篇文章主要介绍了如何给Python代码进行加密,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

今天小编就为大家分享一篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

Python GUI自动化实现绕过验证码登录

这篇文章主要介绍了python GUI自动化实现绕过验证码登录,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多