Python內建random模組生成隨機數的方法

2022-10-04 17:21:19 字數 4630 閱讀 7707

本文我們詳細地介紹下兩個模組關於生成隨機序列的其他使用方法。

隨機數參與的應用場景大家一定不會陌生,比如密碼加鹽時會在原密碼上關聯一串隨機數,蒙特卡洛演算法會通過隨機數取樣等等。python內建的random模組提供了生成隨機數的方法,使用這些方法時需要匯入random模組。

import random

下面介紹下python內建的random模組的幾種生成隨機數的方法。

1、random.random()隨機生成 0 到 1 之間的浮點數[0.0, 1.0)。注意的是返回的隨機數可能會是 0 但不可能為 1,即左閉右開的區間。

print("random: ", random.random())

#random: 0.5714025946899135

2、random.randint(a , b)隨機生成 a 與 b 之間的整數[a, b],a<=n<=b,隨機整數不包含 b 時[a, b)可以使用 random.randrange() 方法。

print("randint: ", random.randint(6,8))

#randint: 8

3、random.randrange(start,stop,step)按步長step隨機在上下限範圍內取乙個隨機數,start<=n

print("randrange: ",random.randrange(20,100,5))

#randrange: 85

4、random.uniform(a, b)隨機生成 a 與 b 之間的浮點數[a, b],a<=n<=b。

print("uniform: ",random.uniform(5,10))

#uniform: 5.119790163375776

5、random.choice()從列表中隨機取出乙個元素,比如列表、元祖、字串等。注意的是,該方法需要引數非空,否則會丟擲 indexerror 的錯誤。

print("choice: ",random.choice("www.yuanxiao.net"))

#choice: y

6、random.shuffle(items) 把列表 items 中的元素隨機打亂。注意的是,如果不想修改原來的列表,可以使用 copy 模組先拷貝乙份原來的列表。

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

random.shuffle(num)

print("shuffle: ",num)

#shuffle: [1, 3, 5, 4, 2]

7、random.sample(items, n)從列表 items 中隨機取出 n 個元素。

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

print("sample: ",random.sample(num, 3))

www.cppcns.com#sample: [4, 1, 5]

python 的random模組產生的隨機數其實是偽隨機數,依賴於特殊演算法和指定不確定因素(種子seed)來實現。如randint方法生成一定範圍內的隨機數,會先指定乙個特定的seed,將seed通過特定的隨機數產生演算法,得到一定範圍內隨機分布的隨機數。因此對於同乙個seed值的輸入產生的隨機數會相同,省略引數則意味著使用當前系統時間秒數作為種子值,達到每次執行產生的隨機數都不一樣。

random.seed(2)

print("random: ", random.random())

#random: 0.9560342718892494

random.seed(3)

print("random: ", random.random())

#random: 0.23796462709189137

random.seed(3)#同乙個種子值,產生的隨機數相同

print("random: ", random.random())

#random: 0.23796462709189137

numpy庫也提供了random模組,用於生成多維度陣列形式的隨機數。使用時需要匯入numpy庫。

import numpy as np

下面介紹下numpy庫的random模組的幾種生成隨機數的方法。

1、numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)

返回值為指定維度的array

print("np.random.rand:\n {}".format(np.random.rand(4,2)))

# shape: 4*3

"""np.random.rand:

[[0.5488135 0.71518937]

[0.60276338 0.54488318]

[0.4236548 0.64589411]

[0.43758721 0.891773 ]]

"""print("np.random.rand:\n {}".format(np.random.rand(4,3,2)))

# shape: 4*3*2

"""np.random.rand:

[[[0.96366276 0.38344152]

[0.79172504 0.52889492]

[0.56804456 0.92559664]]

[[0.07103606 0.0871293 ]

[0.0202184 0.83261985]

[0.77815675 0.87001215]]

[[0.97861834 0.79915856]

[0.46147936 0.78052918]

[0.11827443 0.63992102]]

[[0.14335329 0.94466892]

&程式設計客棧nbsp; [0.52184832 0.41466194]

[0.26455561 0.77423369]]]

"""2、numpy.r

標準正態分佈—-standard normal distribution

標準正態分佈又稱為u分布,是以0為均值、以1為標準差的正態分佈,記為n(0,1)。

print("np.random.randn:\n {}".format(np.random.randn()))

# 當沒有引數時,返回單個資料

"""np.random.randn:

2.2697546239876076

"""print("np.random.randn:\n {}".format(np.random.randn(2,4)))

"""np.random.randn:

[[-1.45436567 0.04575852 -0.18718385 1.53277921]程式設計客棧

[ 1.46935877 0.15494743 0.37816252 -0.88778575]]

"""print("np.random.randn:\n {}".format(np.random.randn(4,3,2)))

"""np.random.randn:

[[[-1.98079647 -0.34791215]

[ 0.15634897 1.23029068]

[ 1.20237985 -0.38732682]]

[[-0.30230275 -1.04855297]

[-1.42001794 -1.70627019]

[ 1.9507754 -0.50965218]]

[[-0.4380743 -1.25279536]

[ 0.77749036 -1.61389785]

[-0.21274028 -0.89546656]]

[[ 0.3869025 -0.51080514]

[-1.18063218 -0.02818223]

[ 0.42833187 0.06651722]]]

"""3、numpy.random.randint(low, high=none, size=none, dtype='l')

返回隨機整數,範圍區間為[low,high),包含low,不包含high

引數:low為最小值,high為最大值,size為陣列維度大小,dtype為資料型別,預設的資料型別是np.int

high沒有填寫時,預設生成隨機數的範圍是[0,low]

print("np.random.randint:\n {}".format(np.random.randint(1,size=5)))

# 返回[0,1)之間的整數,所以只有0

"""np.random.randint:

[0 0 0 0 0]

"""print("np.random.randint:\n {}".format(np.random.randint(1,5)))# 返回1個[1,5)時間的隨機整數

"""np.random.randint:

2"程式設計客棧""

print("np.random.randint:\n {}".format(np.random.randint(-5,5,size=(2,2))))

"""np.random.randint:

[[-5 -3]

[ 2 -3]]

"""4、numpy.random.seed()

np.random.seed()的作用:使得隨機資料可**。

當我們設定相同的seed,每次生成的隨機數相同。如果不設定seed,則每次會生成不同的隨機數

總結本文標題: python內建random模組生成隨機數的方法

本文位址:

python中numpy的random模組

numpy.random 1.rand d0,d1,dn 產生 0,1 的浮點隨機數,括號裡面的引數可以指定產生陣列的形狀 例如 np.random.rand 3,2 則產生 3 2的陣列,裡面的數是0 1的浮點隨機數 2.randn d0,d1,dn 產生標準正太分布隨機數,引數含義與rand相同...

python內建模組之random模組

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python常見的內建模組 random

一 針對整數的方法 random.randrange stop random.randrange start,stop step import random print random.randrange 4 返回0 3的隨機整數 1 print random.randrange 1,9 返回1 8的...