Python学习笔记——random

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简介

random常用于随机几率应用，一个不难但非常重要的模块。

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random是什么？

该模块为各种分布实现伪随机数生成器。
对于整数，有一个范围内的统一选择。
对于序列，可以统一选择一个随机元素，可以生成就地列表的随机排列的函数，还可以进行无需替换的随机采样。

常用方法

使用示例

import random                                        
print(random.random())                               
print(random.randint(3,9))                           
print(random.randrange(1,17,3))                      
print(random.choice([1,2,3]))                        
print(random.sample([1,2,3,"ac","bd",[1,"gf"]],3))   

方法简介

1. random.random()
   返回范围为[0.0，1.0）的下一个随机浮点数。
2. random.randint(a, b)
   返回一个随机整数N，使a <= N <= b
3. random.choice(seq)
   从非空序列seq返回一个随机元素。
4. random.sample(population, k)
   返回一个新列表，结果列表按选择顺序排列，所有子切片也将是有效的随机样本。

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其他方法：

random.expovariate（lambd ）
指数分布。 lambd为1.0除以所需的均值。它应该不为零。（该参数将被称为“拉姆达”，但是这是在Python保留字。）返回值的范围从0到正无穷大如果lambd为正，且从负无穷大到0，如果lambd为负。

random.gammavariate（alpha，beta ）
伽玛分布。（不是伽马函数！）参数的条件是和。alpha > 0beta > 0

random.gauss（mu，sigma ）
高斯分布。 mu是平均值，而sigma是标准偏差。这比normalvariate()下面定义的功能要快一些。

random.lognormvariate（mu，sigma ）
记录正态分布。如果采用该分布的自然对数，则将获得均值mu和标准偏差sigma的正态分布。 mu可以具有任何值，并且sigma必须大于零。

random.normalvariate（mu，sigma ）
正态分布。 mu是平均值，而sigma是标准偏差。

random.vonmisesvariate（mu，kappa ）
mu是平均角度，以0到2 * pi之间的弧度表示，而kappa 是浓度参数，必须大于或等于零。如果 kappa等于零，则此分布在0到2 * pi的范围内减小到均匀的随机角度。

random.paretovariate（alpha ）
帕累托分布。 alpha是shape参数。

random.weibullvariate（alpha，beta ）
威布尔分布。 alpha是比例参数，beta是形状参数。

练习

随机抽牌

假设我们有一副扑克牌，将随机抽取一张扑克牌

import random 
#生成一副牌
color_card =["黑桃","红桃","梅花","方片"]                                  
card_n=["A",2,3,4,5,6,7,8,9,10,"J","Q","K"]                        
Playing_CARDS=[]                                                   
for i in color_card:                                               
    for x in card_n:                                               
        Playing_CARDS.append(i+str(x))                             
n=0                                                                
# print(Playing_CARDS)                                             
for y in range(len(Playing_CARDS)):                                
    print(y,">",Playing_CARDS[y],end="\t")                         
    n+=1                                                           
    if n==13:                                                      
        print()                                                    
        n=0                                                        
print("牌数量：",len(Playing_CARDS),type(len(Playing_CARDS)))          
                                                                   
# 用列表索引随机抽取                                                        
choice_P1=random.randint(0,len(Playing_CARDS))                     
print("此次抽取到了：",Playing_CARDS[choice_P1])                          
                                                                   
#使用choice随机抽取一张牌                                                   
choice_P=random.choice(Playing_CARDS)                              
print("此次抽取到了：",choice_P)                                          
                                                                   
                                                                   
#使用sample随机抽取三张牌                                                   
choice_P=random.sample(Playing_CARDS,3)                            
print("此次抽取到了：",choice_P)                                                         

三次抽取结果

可以看到，使用不同的方法进行抽取，效果一致。

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总结

random还有些使用方法，常用的基本都在这里了。在遇到随机抽取的情况时我们可以考虑使用。