17. Python 标准库之 random 函数用法

AI 概述
Python的random标准库可生成各类伪随机数。文中介绍了常用函数:`random()`生成0到1之间随机小数,`randint()`、`uniform()`分别生成指定区间随机整数、小数;`choice()`随机选取序列元素,`shuffle()`打乱序列。`seed()`可设置随机数种子,种子相同则生成的随机数序列一致。
目录
文章目录隐藏
  1. 1. random.random()
  2. 2. random.seed(seed)
  3. 3. random.randint(a, b)
  4. 4. random.uniform(a, b)
  5. 5. random.choice(seq)
  6. 6. random.shuffle(seq)

随机数在生活和编程中应用广泛,Python 内置的random标准库是生成各类随机数的常用工具。本文详细介绍了该库中六大核心函数,逐一讲解各自功能、取值范围与使用示例,同时解释了随机数种子的作用与特性,帮助大家全面掌握不同随机数、序列操作的实现方法。

random库是用于生成随机数的 Python 标准库,random 库提供如下函数:

函数 功能
random() 生成一个 [0.0, 1.0) 之间的随机小数
seed(seed) 初始化给定的随机数种子
randint(a, b) 生成一个 [a, b] 之间的随机整数
uniform(a, b) 生成一个 [a, b] 之间的随机小数
choice(seq) 从序列 seq 中随机选择一个元素
shuffle(seq) 将序列 seq 中元素随机排列, 返回打乱后的序列

1. random.random()

random.random()的功能是生成一个 [0.0, 1.0) 之间的随机小数,示例如下:

>>> import random
>>> random.random()
0.02834747652200631
>>> random.random()
0.8357651039198697
>>> random.random()
0.43276706790505337
  • 调用 3 次random.random(),产生 3 个不同的数;
  • 每次产生的数都是在 [0.0, 1.0) 之间。

2. random.seed(seed)

计算机使用确定性的算法计算出一个随机数序列。计算机产生的随机数并不真正的随机,但具有类似于随机数的统计特征,如均匀性、独立性等。

计算机根据随机数种子产生随机数序列,如果随机数种子相同,每次产生的随机数序列是相同的;如果随机数种子不同,产生的随机数序列是不同的。

random.seed(seed)的功能是初始化给定的随机数种子,示例如下:

>>> import random
>>> random.seed(10)
>>> random.randint(0, 100)
73
>>> random.randint(0, 100)
4
>>> random.randint(0, 100)
54
>>> random.seed(10)
>>> random.randint(0, 100)
73
>>> random.randint(0, 100)
4
>>> random.randint(0, 100)
54
  • 在第 2 行,设定种子为 10
    • 在第 4 行,产生第 1 个随机数 73
    • 在第 6 行,产生第 2 个随机数 4
    • 在第 8 行,产生第 3 个随机数 54
  • 在第 9 行,设定种子为 10
    • 在第 11 行,产生第 1 个随机数 73
    • 在第 13 行,产生第 2 个随机数 4
    • 在第 15 行,产生第 3 个随机数 54
  • 可以看出,当种子相同时,产生的随机数序列是相同的

3. random.randint(a, b)

random.randint(a, b)的功能是生成一个 [a, b] 之间的随机整数,示例如下:

>>> import random
>>> random.randint(0, 2)
1
>>> random.randint(0, 2)
0
>>> random.randint(0, 2)
1
>>> random.randint(0, 2)
2

在例子中,randint(0, 2)产生 [0, 2] 之间的随机整数。

4. random.uniform(a, b)

random.uniform(a, b)的功能是生成一个 [a, b] 之间的随机小数,示例如下:

>>> import random
>>> random.uniform(0, 2)
0.20000054219225438
>>> random.uniform(0, 2)
1.4472780206791538
>>> random.uniform(0, 2)
0.5927807855738692

在例子中,uniform(0, 2)产生 [0, 2] 之间的随机小数。

5. random.choice(seq)

random.choice(seq)的功能是从序列 seq 中随机选择一个元素,示例如下:

>>> import random
>>> seq = [1, 2, 3, 4]
>>> random.choice(seq)
3
>>> random.choice(seq)
1
  • 在第 4 行,第一次随机选择元素 3;
  • 在第 6 行,第一次随机选择元素 1。

6. random.shuffle(seq)

random.shuffle(seq)的功能是将序列 seq 中元素随机排列, 返回打乱后的序列,示例如下:

>>> import random
>>> seq = [1, 2, 3, 4]
>>> random.shuffle(seq)
>>> seq
[1, 3, 2, 4]
  • 在第 2 行,建立一个有序列表;
  • 在第 3 行,使用 shuffle 将原来的有序列表重新随机排序。

以上便是 Python random库常用函数的完整用法,涵盖随机小数、整数生成,随机种子设置,以及序列选取、乱序等功能。计算机生成的是伪随机数,种子一致则随机序列完全相同。熟练运用这些函数,就能满足日常开发里绝大多数随机数相关的编程需求。

以上关于17. Python 标准库之 random 函数用法的文章就介绍到这了,更多相关内容请搜索码云笔记以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持码云笔记。

「点点赞赏,手留余香」

1

给作者打赏,鼓励TA抓紧创作!

微信微信 支付宝支付宝

还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!

声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请将相关资料发送至 admin@mybj123.com 进行投诉反馈,一经查实,立即处理!
重要:如软件存在付费、会员、充值等,均属软件开发者或所属公司行为,与本站无关,网友需自行判断
码云笔记 » 17. Python 标准库之 random 函数用法

发表回复