Python使用random模塊生成隨機(jī)數(shù)操作實(shí)例詳解

更新時(shí)間：2019年09月17日 10:28:03 作者：ywx1832990

這篇文章主要介紹了Python使用random模塊生成隨機(jī)數(shù)操作,結(jié)合具體實(shí)例形式詳細(xì)分析了random模塊生成隨機(jī)數(shù)的各種常用技巧與相關(guān)操作注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python使用random模塊生成隨機(jī)數(shù)操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

今天在用Python編寫一個(gè)小程序時(shí)，要用到隨機(jī)數(shù)，于是就在網(wǎng)上查了一下關(guān)于Python生成各種隨機(jī)數(shù)的方法，現(xiàn)將其總結(jié)如下：

此處，利用Python中的random模塊生成隨機(jī)數(shù)。因此首先必須導(dǎo)入該模塊：import random

一. 隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)元素

import random
#生成一個(gè)0到1的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù): 0 <= n < 1.0
print(random.random())
>>> 0.8296185863491462

#生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù)，兩個(gè)參數(shù)其中一個(gè)是上限，一個(gè)是下限。
#如果a > b，則生成的隨機(jī)數(shù)n: a <= n <= b。如果 a <b， 則 b <= n <= a。
#函數(shù)原型為：random.uniform(a, b)
print(random.uniform(1, 10))
>>> 8.257312492950838

#生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限，
#生成的隨機(jī)數(shù)n: a <= n <= b，函數(shù)原型為：random.randint(a, b)
#注意：此處要求 a<=b
print(random.randint(1, 10))
>>> 3

#從指定范圍內(nèi)，按指定基數(shù)遞增的集合中獲取一個(gè)隨機(jī)數(shù)
#函數(shù)原型為：random.randrange(start, stop, step)
#如產(chǎn)生一個(gè)0-10的隨機(jī)數(shù)，其步長為2，即[0,2,4,6,8]，然后在隨機(jī)取出一個(gè)隨機(jī)數(shù)
print(random.randrange(0, 10, 2))
>>> 2

#從序列中獲取一個(gè)隨機(jī)元素。 函數(shù)原型為：random.choice(sequence)
#注意：sequence在python不是一種特定的類型，而是泛指一系列的類型；
#注意：list, tuple, 字符串都屬于sequence。
print(random.choice( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] ))
print(random.choice( ('1', '2', '3', '4', '5') ))
print(random.choice( [1, 2, 3, 4, 5] ))
>>> orange
>>> 2
>>> 2

#用于將一個(gè)列表中的元素打亂。 函數(shù)原型為：random.shuffle(x[, random])
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
random.shuffle(p)
print(p)
>>> ['Python', 'is', 'simple', 'powerful', 'and so on...']

#從指定序列中隨機(jī)獲取指定長度的片斷。sample函數(shù)不會(huì)修改原有序列。
#如果k大于sequence元素個(gè)數(shù)的話會(huì)報(bào)錯(cuò)。 函數(shù)原型為：random.sample(sequence, k)
list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(random.sample(list, 2))
print(random.sample(list, 5))
>>> [5, 3]
>>> [9, 5, 4, 7, 3]

二.產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)組

import numpy as np
#例如產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)組array
#方法一：
a = np.array([2,1,4,5,3,9,6,7,8,0])
print(a)
>>> array([2,1,4,5,3,9,6,7,8,0])

#產(chǎn)生一個(gè)（0，1）之間的10維的隨機(jī)數(shù)組
#方法二;
b = np.random.rand(10)
print(b)
>>> array([ 0.43634533, 0.00256198, 0.9252553 , 0.46312913, 0.18253324,
      0.70458872, 0.79719794, 0.18972441, 0.5304701 , 0.11495708])

#產(chǎn)生一個(gè)（0，1）之間的10維的隨機(jī)數(shù)組
#方法三;
c = np.random.random(10)
print(c)
>>> array([ 0.62725822, 0.69752737, 0.67910128, 0.32876791, 0.05591991,
      0.71435415, 0.62612756, 0.10492805, 0.45868039, 0.66527572])

#產(chǎn)生一個(gè)（0,1）之間的 3*4 的數(shù)組矩陣
#方法三;
d = np.random.random(size = (3,4))
print(d)
>>> array([[ 0.81287511, 0.07447028, 0.83052561, 0.69899251],
      [ 0.30087294, 0.24102044, 0.2261788 , 0.7931203 ],
      [ 0.10688122, 0.93165383, 0.02486699, 0.66883373]])

三.隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)list或tuple

import random
#例如隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)指定范圍的整數(shù)list或tuple
#方法一：
a = [random.randint(0,5) for i in range(20)]
print(a)

#方法二;
for _ in range(10):
  b = random.randint(0,5)
  print(b)

結(jié)果為：