Python random库的使用

Python内置的random库使用梅森旋转算法生成伪随机数序列,适用于多数工程应用。库中包含多种随机数生成函数,如均匀分布、正态分布等。随机数分为伪随机数和真随机数,前者由确定性算法产生,后者无法评价。文章介绍了random库的常用函数及其用法。

random 库概述

  随机数在计算机应用中十分常见,Python 内置的random库主要用于产生各种分布的伪随机数序列。random库采用梅森旋转算法(MersenneTwister)生成伪随机数序列,可用于除随机性要求更高的加解密算法外的大多数工程应用。
  使用random库的主要目的是生成随机数,因此,读者只需要查阅该库中随机数生成函数,找到符合使用场景的函数即可。该库提供了不同类型的随机数函数,所有函数都是基于最基本的random.random()函数扩展实现。

拓展:伪随机数和真随机数
   随机数或随机事件都是不确定性的产物,其结果是不可预测、产生之前不可预见。无论计算机产生的随机数看起来多么“随机”,它们也不是真正意义上的随机数。因为计算机是按照一定算法产生随机数的,其结果是确定的、可预见的,称为“伪随机数”。真正意义上的随机数不能评价。如果存在评价随机数的方法,即判断一个数是否是随机数,那么这个随机数就有确定性,将不再是随机数。

random 库解析

                     random库常用函数(共9个)

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函数   描述
seed(a=None)  初始化随机数种子,默认值为当前系统时间
random()  生成一个[0.0,0.1)之间的随机小数
randint(a,b)
### 使用 Python `random` 生成随机数 #### 生成一个0到1之间的随机浮点数 为了生成一个介于0和1之间(含0不含1)的随机浮点数,可以调用`random()`函数[^5]。 ```python import random random_float = random.random() print(f"Generated a random float between 0 and 1: {random_float}") ``` #### 设置种子以获得可重复的结果 当需要重现相同的随机数值序列时,可以通过设置固定的种子来实现这一点。这通常是在测试期间完成的操作,以便每次运行程序都能得到相同的数据集[^2]。 ```python random.seed(42) # 可以使用任何整数作为种子值 reproducible_random = random.random() print(f"A reproducible random number with seed set to 42 is: {reproducible_random}") ``` #### 获取指定范围内的随机整数 要从特定范围内选取一个随机整数,比如最小值为a最大值为b,则应采用`randint(a, b)`方法[^4]。 ```python lower_bound = 1 upper_bound = 100 random_integer = random.randint(lower_bound, upper_bound) print(f"The randomly chosen integer from [{lower_bound}, {upper_bound}] inclusive is: {random_integer}") ``` #### 抽取列表中的随机元素 对于给定的一个非空列表或其他序列对象来说,想要从中挑选出单个或多个不放回的项目,应该利用`choice(seq)`或是`choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)`这两个接口之一[^3]。 ```python sample_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] picked_item = random.choice(sample_list) print(f"Picked item '{picked_item}' at random from the list.") ```
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