了解一下random库·1

本文详细介绍了Python的random模块,包括random库的调用、Random类的使用,如random.Random().__init__()、random.Random.seed()、random.Random.random()、randint()和randrange()函数。通过实例展示了如何生成随机浮点数、整数,并解释了随机数种子的概念及其对结果的影响。文章还给出了randint()和randrange()的使用示例及注意事项。

目录【篇·1】

目录

-1 random库的调用

-2 Random类与random中的函数-random中函数与random.Random类中基本相同

-1 random.Random.__init__(self,x)[仅限制于Random类]

-2 random.Random.seed(self, a=None, version=2),random.seed(self,a=None,version=2)

-3 random.Random.random(self),random.random()

 -4 randint(a,b)-最常用

 -5 randrange(start,stop,step)


-1 random库的调用

import random

-2 Random类与random中的函数-random中函数与random.Random类中基本相同

前言:random.Random中函数在random中可以被引用。

random.Random相当于创建一个单独的类。

-1 random.Random.__init__(self,x)[仅限制于Random类]

使用a=random.Random(x=10)创建一个Random类的调用。

·关于x参数:

类型

None, int, float, str, bytes, and bytearray.

用于seed()函数。见下。

-2 random.Random.seed(self, a=None, version=2),random.seed(self,a=None,version=2)

a参数,即上述x参数,作用为-指定随机数生成的种子,关系到随机数的生成方式。

【其实建议不需要指定】有默认值。

-3 random.Random.random(self),random.random()

生成0~1间的随机浮点数。

示例代码:

#coding=utf-8
import random
a=random.Random(1)
for i in range(10):
    print(a.random())

因为指定了seed,故生成方式将相同,每一次运行结果也应该会相同。

注意:是运行结果,不是生成结果!!!

输出部分:
0.13436424411240122
0.8474337369372327
0.763774618976614
0.2550690257394217
0.49543508709194095
0.4494910647887381
0.651592972722763
0.7887233511355132
0.0938595867742349
0.02834747652200631

----------------------------------

如果你要阻止运行结果相同,只需要指定seed为None,即

#coding=utf-8
import random
a=random.Random()#或者a=random.Random(x=None)
for i in range(10):
    print(a.random())

 -4 randint(a,b)-最常用

返回介于两数(a,b)间的随机值。

a可以等于b:返回a

a不能大于b:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\*****\Desktop\MEME\IN\Random.py", line 8, in <module>
    random.randint(100,0)
  File "C:\Users\*****\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\random.py", line 338, in randint
    return self.randrange(a, b+1)
  File "C:\Users\*****\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\random.py", line 316, in randrange
    raise ValueError("empty range for randrange() (%d, %d, %d)" % (istart, istop, width))
ValueError: empty range for randrange() (100, 1, -99)

返回的随机数值可以等于a,也可以等于b.

示例代码:

#coding=utf-8
import random
a=random.Random()
for i in range(10):
    print(random.randint(0,3))

结果:【非唯一】

0
0
3
3
0
1
0
1
2
3

 -5 randrange(start,stop,step)

生成一个range对象:range(start,stop,step),再从中随机取值。

<think>嗯,用户让我详细介绍一下Pythonrandom。首先,我得回想一下自己对这个了解randomPython中用于生成伪随机数的标准,对吧?它提供了各种函数,可以用来生成随机数、随机选择元素、打乱序列等等。不过,用户可能需要的不仅仅是简单的函数列表,可能还希望了解每个函数的用途、参数以及使用示例。 接下来,我应该考虑用户的需求。他们可能是刚开始学习Python的新手,想要了解这个的基本用法,或者是在开发某个项目时需要生成随机数据,比如游戏、模拟测试或者数据分析。因此,我需要涵盖基础函数,比如random()、randint()、uniform(),以及更高级的功能,比如choice()、sample()、shuffle()等。 然后,我需要确定是否需要解释伪随机数的概念,因为这对于理解random的局限性很重要。比如,种子(seed)的作用,如何通过设置种子来复现随机结果,这对调试和测试很有帮助。可能用户并不清楚伪随机和真随机之间的区别,所以应该简单提一下,但不用太深入,避免让信息过载。 另外,考虑用户可能遇到的一些常见问题。例如,如何生成特定范围内的浮点数,如何从列表中随机选取多个不重复的元素,或者如何打乱列表的顺序。这时候,给出具体的示例代码会很有帮助,让用户可以直接参考和应用。 还需要注意一些函数的区别,比如randint()randrange()的参数不同,前者是闭区间,后者是开区间。还有shuffle()是原地操作,而sample()会返回新列表,这些细节需要明确说明,避免用户使用时出错。 可能用户还想知道如何生成符合特定分布的随机数,比如正态分布、高斯分布等,这时候需要介绍像gauss()、expovariate()这样的函数,但也要说明这些可能在一些特定场景下使用,比如统计学模拟。 此外,安全相关的问题可能需要注意,比如在生成加密随机数时,不应该使用random模块,而应该使用secrets模块,这点应该提到,以帮助用户避免安全隐患。 最后,结构上需要有条理,分点介绍每个常用函数,给出函数签名、参数说明、示例,以及注意事项。同时,在开始部分给出一个快速入门的例子,让用户能马上看到效果,再展开详细说明。可能还需要在最后总结一下使用场景和注意事项,帮助用户更好地应用这个。 总结来说,我需要组织一个结构清晰、涵盖主要函数、示例丰富、并包含注意事项的详细介绍,确保用户既能了解基本用法,也能掌握一些高级功能和常见问题的解决方法。</think>Python 的 `random` 是一个内置模块,用于生成伪随机数、随机选择和操作序列。它在模拟、游戏开发、密码学(非安全场景)、数据采样等场景中广泛应用。以下是该的核心功能和使用方法的详细介绍: --- ### **1. 基础随机数生成** #### **1.1 `random()`** - **功能**:生成 `[0.0, 1.0)` 范围内的随机浮点数。 - **示例**: ```python import random print(random.random()) # 输出如 0.548231 ``` #### **1.2 `randint(a, b)`** - **功能**:生成 `[a, b]` 范围内的整数(闭区间)。 - **示例**: ```python print(random.randint(1, 10)) # 可能输出 110 之间的任意整数 ``` #### **1.3 `uniform(a, b)`** - **功能**:生成 `[a, b]` 范围内的随机浮点数(闭区间)。 - **示例**: ```python print(random.uniform(2.5, 5.5)) # 如 3.789 ``` --- ### **2. 序列操作** #### **2.1 `choice(seq)`** - **功能**:从非空序列中随机选择一个元素。 - **示例**: ```python items = ['apple', 'banana', 'cherry'] print(random.choice(items)) # 可能输出 'banana' ``` #### **2.2 `sample(seq, k)`** - **功能**:从序列中随机选择 `k` 个唯一元素(无重复)。 - **示例**: ```python print(random.sample(range(100), 5)) # 如 [42, 15, 73, 88, 3] ``` #### **2.3 `shuffle(seq)`** - **功能**:原地打乱序列顺序(仅可变序列,如列表)。 - **示例**: ```python cards = ['A', 'K', 'Q', 'J'] random.shuffle(cards) print(cards) # 如 ['Q', 'A', 'J', 'K'] ``` --- ### **3. 高级随机分布** #### **3.1 高斯分布(正态分布)** - **`gauss(mu, sigma)`** 生成均值为 `mu`、标准差为 `sigma` 的浮点数。 ```python print(random.gauss(0, 1)) # 如 0.234 ``` #### **3.2 指数分布** - **`expovariate(lambd)`** 生成符合指数分布的随机数,参数 `lambd` 是速率参数(倒数即均值)。 ```python print(random.expovariate(1.5)) # 如 0.456 ``` --- ### **4. 随机种子控制** 通过 `seed()` 设置随机种子,可以复现相同的随机序列,便于调试: ```python random.seed(42) # 设置种子为 42 print(random.randint(1, 100)) # 总是输出相同的值 ``` --- ### **5. 其他实用函数** - **`randrange(start, stop, step)`** 类似 `range()`,生成 `[start, stop)` 范围内按步长 `step` 的随机整数。 ```python print(random.randrange(0, 100, 5)) # 如 30(0,5,10,...,95) ``` - **`betavariate(alpha, beta)`** 生成 Beta 分布的随机数(参数需大于 0)。 --- ### **6. 注意事项** 1. **伪随机性**:`random` 生成的随机数是基于确定性算法计算的,不适合安全敏感场景(如加密)。此时应使用 `secrets` 模块。 2. **性能**:对大规模数据,`numpy.random` 可能更高效。 3. **范围边界**:注意函数的区间是否闭合(如 `randint` 包含两端,`randrange` 不包含右端)。 --- ### **7. 快速示例** 生成随机密码(组合字母和数字): ```python import random import string characters = string.ascii_letters + string.digits password = ''.join(random.choice(characters) for _ in range(8)) print(password) # 如 'xK3j9LpQ' ``` --- 通过灵活组合这些函数,可以满足大多数随机化需求。需要更复杂的分布或性能优化时,可参考第三方(如 `numpy`)。
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