如何利用python产生随机数(randrange函数和random函数)

python集合的案例(电影推荐) 我的个人博客 问题描述 假设已有大量用户对若干电影的评分数据,现有某用户,也看过一些电影并进行过评分,要求根据已有打分数据为该用户进行推荐。 基本思路 基本思路:用基于用户的协同过滤算法,也就是根据用户喜好来确定与当前用户最相似的用户,然后再根据最相似用户的喜好为当前用户进行推荐。本例采用字典来存放打分数据,格式为{用户1:{电影名称1:打分1, 电影名称2:打分2,…}, 用户2:{…}},首... 阅读详情

python提供了一个库模块,其中包含一些有用的函数用来生成(伪)随机数。该模块中的函数根据模块加载的日期和时间推导出初始种子值,因此每次运行程序时都会获得不同的种子值。这意味着你也会获得唯一的伪随机数序列。
常用的主要是以下两个函数:randrange和random。

1. randrange函数介绍

randrange函数从给定的范围中选择一个伪随机整数。它可以用一个、两个或三个参数,来确定一个范围,就像range函数一样。例如,randrange(1, 6)从范围[1,2,3,4,5]中返回某个数字,而randrangre(5,105,5)返回5~100之间的5的倍数(包括5和100,但不包括105。)
对randrange的每次调用生成一个新的随机数。下面的交互式会话展示了randrange的效果:

>>> from random import randrange
>>> randrange(1, 6)
3
>>> randrange(1, 6)
3
>>> randrange(1, 6)
5
>>> randrange(1, 6)
5
>>> randrange(1, 6)
5
>>> randrange(1, 6)
1

2. random函数

random函数用于生成伪随机浮点值。它不需要任何参数,返回均匀分布在0和1之间(包括0,但不包括1)。下面是交互式例子:

>>> from random import random
>>> random()
0.54146406725
>>> random()
0.221621655814
>>> random()
0.928877335157
>>> random()
0.258660828538

注:

伪随机数发生器从某个从某个“种子”值开始工作。该值被送入一个函数以产生“随机数”。下次需要一个随机数时,将当前值反馈到该函数中以产生一个新的数字。通过仔细选择的函数,得到的值序列基本上是随机的。如果以相同的种子值重新启动该过程,那么最终会出现完全相同的数字序列。这一切都取决于生成函数和种子值。

python随机数模块random 一、概述这个模块实现的伪随机数生成器。 对于整数,从区间选取。对于序列,随机元素。 在实线的,有功能来计算均匀分布,正态分布(高斯) ,对数正态分布,负指数,γ和β分布。对于生成的角度分布,冯·米塞斯的分布是可用的。 几乎所有的模块功能依赖于基本功能随机的( ) ,它生成一个随机浮点均匀的半开区间[ 0.0 , 1.0 ) 。 Python使用Mersenne扭曲为核心的发电机。它产生53位精 阅读详情

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