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Python 中random 库的详细使用

Random库主要包含返回随机数的函数,主要用于普通的随机数生成的程序,如果对随机性有特殊要求,比如加密等,可以用函数os.urandom()或者random模块内部的SystemRandom类,这些可以让数据接近真正的随机性。

前言

为啥突然写这个？因为用到就写呗，感觉对生成数据很有用，之前都是百度别人的，今天来对着官方文档写，超级标准！
这边只讲常用的，看了下文档还有什么数学方法，太高级好像用不上

返回整数

random.randrange语法格式

两种写法

random.randrange(stop)
random.randrange(start, stop[, step])

start：起始数字，包含（取得到 start 这个值）
stop：末尾数字，不包含（取不到 stop 这个值）
step：步长

实际栗子

# 栗子一
for i in range(5):
    print(random.randrange(20))

####
17
4
7
7
4


# 栗子二
for i in range(5):
    print(random.randrange(10, 20))

####
13
14
11
17
17


# 栗子三
for i in range(5):
    print(random.randrange(10, 20, 2))

####
12
12
14
14
10

random.randint

语法格式

返回随机整数N满足a=N=b
相当于randrange(a,b+1)

random.randint(a, b)

实际栗子

for i in range(5):
    print(random.randint(0,20))

####
19
20
11
6
3

a、b 都可以取得到哦

返回浮点数

random.random()语法格式

返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数

random.random()

实际栗子

# 栗子一
for i in range(5):
    print(random.random())

####
0.9829492243165335
0.43473506430105724
0.5198709187243076
0.6437884305820736
0.7216771961168909


# 栗子二
for i in range(5):
    print(math.ceil(random.random() * 1000))

####
772
352
321
62
127

random.uniform(a, b)

语法格式

返回一个随机浮点数N
当a=b时，a=N=b
当ba时，b=N=a

random.uniform(a, b)

实际栗子

# 栗子一
for i in range(5):
    print(random.uniform(1, 10))

####
2.6200262089754593
9.220506911469235
3.0206896704014783
9.670905330339174
1.170694187192196


# 栗子二
for i in range(5):
    print(random.uniform(8, 2))

####
2.696842757954265
6.058794935110275
7.567631220015144
2.2057698202258074
4.454083664106361

传递列表作为参数

random.choice

语法格式

从非空序列 seq 返回一个随机元素
如果 seq 为空，会抛出 IndexError

random.choice(seq)

实际栗子

# 数字数组
print(random.choice([1, 2, 3, 4, 5]))
# 字母数组
print(random.choice(["a", "b", "c"]))
# 字母元组
print(random.choice(("a", "b", "c")))
# 字符串
print(random.choice("abcdef"))
# string 模块返回的大小写字母字符串
print(random.choice(string.ascii_letters))
# string 模块返回的数字字符串
print(random.choice(string.digits))
# string 模块返回的数字字符串+大小写字母字符串
print(random.choice(string.digits + string.ascii_uppercase))


####
5
c
c
e
l
2
F

random.choices

语法格式

populaiton：序列
weights：普通权重
cum_weights：累加权重
k：选择次数
weights 和 cum_weights 不能同时传，只能选择一个来传

random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

看的迷迷糊糊啥意思。。？来看栗子。。

不带参数的栗子

a = [1,2,3,4,5]
print(random.choices(a,k=5))

# 结果
[5, 5, 3, 1, 5]

可以重复取元素

带 weight 的栗子一

a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(random.choices(a, weights=[0, 0, 1, 0, 0], k=5))

# 结果
[3,3,3,3,3]

序列有多长，weights 对应的序列就得多长，每个位置都是一一对应
像这里，3 的权重是 1，其他是 0 ，所以每次都取 3，因为它的权重最高，其他元素没有权重

带 weight 的栗子二

a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(random.choices(a, weights=[0, 2, 1, 0, 0], k=5))

# 结果
[2, 2, 2, 2, 3]

2 的权重更大，所以取到它的概率更高

带 cum_weights 的栗子

a = [1, 2, 3, 4, 5]

print(random.choices(a, cum_weights=[1, 1, 1, 1, 1], k=5))

print(random.choices(a, cum_weights=[1, 4, 4, 4, 4], k=5))

print(random.choices(a, cum_weights=[1, 2, 3, 4, 5], k=5))

# 结果
[1, 1, 1, 1, 1]
[2, 2, 1, 2, 1]
[5, 5, 1, 4, 2]

是不是看不懂？我也看不懂，但其实就是普通权重相加而已

cum_weights=[1, 1, 1, 1, 1]

等价于 weights=[1, 0, 0, 0, 0]
[1,1+0,1+0+0,1+0+0+0,1+0+0+0+0]
看懂了没，太反人类了。。

cum_weights=[1, 4, 4, 4, 4]

等价于 weights=[1, 3, 0, 0, 0]
[1,1+3,1+3+0,1+3+0+0,1+3+0+0+0]

random.shuffle

语法格式

将序列 x 随机打乱位置
只能是列表[]，元组、字符串会报错哦
random 暂时没找到有什么用，可以忽略

random.shuffle(x[, random])

实际栗子

# 数字数组
a = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(a)
print(a)

# 字母数组
b = ["a", "b", "c"]
random.shuffle(b)
print(b)


####
[3, 5, 2, 4, 1]
['a', 'c', 'b']

random.sample

语法格式

从 population 中取 k 个元素，组成新的列表并返回
每次取元素都是不重复的，所以 population 的长度必须 ≥ k，否则会报错

random.sample(population, k)

实际栗子

全都是 k=3

# 数字数组
print(random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3))
# 字母数组
print(random.sample(["a", "b", "c"], 3))
# 字母元组
print(random.sample(("a", "b", "c"), 3))
# 字符串
print(random.sample("abcdef", 3))
# string 模块返回的大小写字母字符串
print(random.sample(string.ascii_letters, 3))
# string 模块返回的数字字符串
print(random.sample(string.digits, 3))
# string 模块返回的数字字符串+大小写字母字符串
print(random.sample(string.digits + string.ascii_uppercase, 3))

####
[2, 1, 3]
['b', 'c', 'a']
['a', 'b', 'c']
['a', 'f', 'b']
['M', 'w', 'W']
['7', '1', '5']
['R', '8', 'O']

以上就是Python random 库的详细使用的详细内容，更多关于Python random 库的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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