Python随机函数random使用详解

随机模块用于创建 Python 的随机数字, 需要导入后才能被使用。 请看下面如何使用 。

random.random

random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0

下列代码在Python3.5中,但可能会对Python2进行重大调整。

描述

随机 () 函数在 (0, 1) 之间生成随机数, 然后返回 。

语法

该方法的语法如下:

import random

random.random()

请注意 Random () 不直接可用, 并要求在通过随机静态对象调用此函数之前导入随机模块 。

参数

无

返回值

a 返回从范围 [0,1] 随机生成的数值。

实例

以下是一个如何使用随机()方法的例子:

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#!/usr/bin/python import random {fn方正粗倩简体fs12an81cHFF00b0}产生第一个随机数字 print ( "random 1 : " , random.random()) {fn方正粗倩简体fs12an81cHFF00b0}产生第二个随机数字 print ( "random 2 : " , random.random())

上述例子的产出如下:

1 2	random 1 :  0.3558774735558118 random 2 :  0.46006891154492147

random.uniform

随机,我不知道你在说什么。 制服的最初功能是: 随机. uniform(a, b, b, b),用于在给定范围内创建随机点上限由两个因素之一决定。一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: b <= n <= a。如果 a <b， 则 a <= n <= b。

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import random print (random.uniform( 1 , 10 )) print (random.uniform( 10 , 1 ))

结果：

1 2	2.1520386126536115 3.139127274753873

random.randint

random.randint()的函数原型为：random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b,

铭记下限必须低于上限。

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import random print (random.randint( 11 , 20 )) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print (random.randint( 20 , 20 )) #结果永远是20

结果：

1 2

11 20

random.randrange

随机,我不知道你在说什么。 Randrange 的函数原型是: 随机的。 ([引, [ stop], [step],从指定范围内，从按所提供的基数增长的游泳池中获取随机数字。例如,随机。 Grandrange( 10, 100, 2)结果相当于从96,98序列的[10,12,14,16,..]中随机选取一个数字。随机, 我不知道你在说什么。 结果和结果一样。 选择( 范围( 10, 100, 2) 等同 。

1 2	import random print (random.randrange( 10 , 18 , 2 ))

结果：

1	[10, 12, 14, 16, 18]

random.choice

随机。 选择从序列中获取随机元素, 所以我不知道你在说什么。原始函数是随机的。 我不知道你在说什么, 但我不确定你在说什么。论证水平表示一种组织完善的类型。"在皮顿州,序列不是一种独特的类型," 我要说。相反,它指的是各种各样的情况。序列包括术语列表、 顶部和字符串 。就本案而言,请查看Python人工数据模型一章。

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import random print (random.choice( "Pythontab.com" )) print (random.choice([ "python" , "tab" , "com" ])) print (random.choice(( "python" , "tab" , "com" )))

结果：

1 2 3

t python tab

random.shuffle

随机, 我不确定您在说什么。 洗牌功能原型是: 随机. shuffle( x [, 随机 ) 来打破列表中的元素。 例如 :

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import random list = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ] random.shuffle( list ) print ( list )

结果:

1	[4, 1, 9, 3, 2, 7, 10, 6, 8, 5]

random.sample

随机, 我不确定您在说什么。 样本函数的原型是随机的. sample( 序列, k), 随机从指定的序列中选择给定长度的块。 样本函数不影响原始序列 。

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import random list = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ] slice = random.sample( list , 5 ) # 从列表中随机选择五个条目, 并将其作为碎片还原 。 print ( slice ) print ( list ) {fn方正粗倩简体fs12an81cHFF00b0}原序列不会改变

结果：

1 2	[8, 2, 6, 7, 9] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]