python用什么函數(shù)產(chǎn)生隨機數(shù)

在python中用于生成隨機數(shù)的模塊是random,在使用前需要import

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random.random:

random.random():生成一個0-1之間的隨機浮點數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.random()

# 0.87594424128

random.uniform

random.uniform(a, b):生成[a,b]之間的浮點數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.uniform(0, 10)

# 5.27462570463

random.ranint

random.randint(a, b):生成[a,b]之間的整數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.randint(0, 10)

# 8

random.randrange

random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step為基數(shù)隨機取一個數(shù).如random.randrange(0, 20, 2),相當于從[0,2,4,6,...,18]中隨機取一個.例:

[python] view plain copy

import random

print random.randrange(0, 20, 2)

# 14

用python生成隨機數(shù)的幾種方法

1 從給定參數(shù)的正態(tài)分布中生成隨機數(shù)

當考慮從正態(tài)分布中生成隨機數(shù)時，應(yīng)當首先知道正態(tài)分布的均值和方差（標準差），有了這些，就可以調(diào)用python中現(xiàn)有的模塊和函數(shù)來生成隨機數(shù)了。這里調(diào)用了Numpy模塊中的random.normal函數(shù)，由于邏輯非參簡單，所有直接貼上代碼如下：

import numpy as np# 定義從正態(tài)分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態(tài)分布的均值 :param scale: 正態(tài)分布的標準差 :return:從正態(tài)分布中產(chǎn)生的隨機數(shù) """ # 正態(tài)分布中的隨機數(shù)生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.275192443463058

2 從給定參數(shù)的均勻分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)

考慮從均勻分布中獲取隨機數(shù)的時候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然后調(diào)用Numpy模塊的random.uniform函數(shù)生成隨機數(shù)。

import numpy as np# 定義從均勻分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成隨機數(shù)

有時候我們需要按照指定的概率生成隨機數(shù)，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個概率列表，從列表對應(yīng)的數(shù)字列表或區(qū)間列表中生成隨機數(shù)，分兩部分討論。

3.1 按照指定概率從數(shù)字列表中隨機抽取數(shù)字

假設(shè)給定一個數(shù)字列表和一個與之對應(yīng)的概率列表，兩個列表對應(yīng)位置的元素組成的元組即表示該數(shù)字在數(shù)字列表中以多大的概率出現(xiàn)，那么如何根據(jù)這些已知條件從數(shù)字列表中按概率抽取隨機數(shù)呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：

import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數(shù)字列表中以一定的概率取出對應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數(shù)字列表 :param pro_list:數(shù)字對應(yīng)的概率列表 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x cum_pro: # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數(shù)字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應(yīng)的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數(shù)調(diào)用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:1

3.2 按照指定概率從區(qū)間列表中的某個區(qū)間內(nèi)生成隨機數(shù)

給定一個區(qū)間列表和一個與之對應(yīng)的概率列表，兩個列表相應(yīng)位置的元素組成的元組即表示某數(shù)字出現(xiàn)在某區(qū)間內(nèi)的概率是多少，已知這些，我們?nèi)绾紊呻S機數(shù)呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達到目的，代碼如下：

import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數(shù)字列表中以一定的概率取出對應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數(shù)字列表 :param pro_list:數(shù)字對應(yīng)的概率列表 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x cum_pro: # 從區(qū)間[number. number - 1]上隨機抽取一個值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數(shù)字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應(yīng)的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數(shù)調(diào)用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.49683787011193

randint在python中的意思

python中的randint用來生成隨機數(shù)，在使用randint之前，需要調(diào)用random庫。其表達是為random.randint(x,y)，參數(shù)x和y代表生成隨機數(shù)的區(qū)間范圍。

random() 函數(shù)命名來源于英文單詞random（隨機）。randint是random + integer拼接簡寫而成，代表隨機一個整數(shù)。

Python標準庫中的random函數(shù)，可以生成隨機浮點數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數(shù)據(jù)等。

函數(shù)randint的使用

1、OUT = RANDINT

產(chǎn)生一個“ 0 ”或“ 1 ”等概率。

2、OUT = RANDINT(M)

生成的M 矩陣的隨機二進制數(shù)字，“ 0 ”和“ 1 ”出現(xiàn)的概率均等。

3、OUT = RANDINT(M,N)

生成的（M,N) 矩陣的隨機二進制數(shù)字,“ 0 ”和“ 1 ”出現(xiàn)的概率均等。

4、OUT = RANDINT(M,N,RANGE)

生成的(M,N) 矩陣的隨機二進制數(shù)字，RANGE范圍可以是標量或向量。

標量：為正的話，取值為[0,RANGE-1] ，為負的話，取值為 [RANGE+1, 0]。

向量：取值為[RANGE(1), RANGE(2)]。

5、OUT = RANDINT(M,N,RANGE,STATE)

resets the state of RAND to STATE。

如何用python編寫一個從隨機數(shù)表1~100中抽取三個樣本的隨機數(shù)程序？

#導入隨機數(shù)模塊

import random

#定義一個空的數(shù)組，用作取樣表

reList = []

#為取樣表賦值，1~100

for i in range(1,101):

reList.append(i)

#使用sample方法，取3個隨機數(shù)

res = random.sample(reList,k=3)

print("三個隨機數(shù)是：{}".format(res))

python如何一次性取出多個隨機數(shù)

Python內(nèi)置的函數(shù)一次只能生成一個隨機數(shù)，然而你可以方便地使用表理解(list comprehension)一次性生成多個隨機數(shù)。示例的代碼如下：

import?random

[random.randint(0,100)?for?_?in?range(10)]

#[57,?93,?22,?55,?41,?64,?47,?32,?93,?61]

range函數(shù)輸入不同的值，可以設(shè)置需要生成隨機數(shù)的個數(shù)，上面的例子中生成了10個隨機數(shù)。

怎么用python生成隨機數(shù)？

在Python中，random模塊用于生成隨機數(shù)。下面介紹下random模塊中常用的幾個函數(shù)

01

打開我們python的ide

02

在打開的shell中，首先需要導入random庫，才可以使用random中的方法，首先介紹下應(yīng)用最多的函數(shù)，random.random（），可以生成一個0到1的隨機符點數(shù)

03

random.uniform（a,b）函數(shù)，生成指定范圍內(nèi)的隨機符點數(shù)，如下圖

04

random.randint（a,b）函數(shù)，生成一個指定范圍內(nèi)的整數(shù)，如下圖

05

random.choice(sqe)函數(shù)，從sqe序列中得到一個隨機元素，如下圖，序列元素可以包含很多種類，集合，列表，甚至元組都可以作為參數(shù)進行傳遞

文章標題：取隨機數(shù)函數(shù)Python 隨機選取的函數(shù)
網(wǎng)站URL：http://aaarwkj.com/article40/dooddeo.html

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