Python---random库

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基本随机数函数():

rand.seed()

random()

扩展随机数函数():


random库包含两类函数:基本随机数函数,扩展随机数函数

基本随机数函数:seed(),random()

扩展随机数函数:randint,getrandbits(),uniform(),randrange(),choice(),shuffle()

基本随机数函数():

rand.seed()

当调用random.seed()时,它会将传入的种子作为参数,将其转换为一个整数值。该整数值被用来设置随机数生成器的起始状态。随机数生成器根据起始状态生成随机数序列,这些随机数可以通过random.random()等函数获取。

注:种子是一个起始值,它被用作生成随机数序列的起点。随机数生成器根据种子计算下一个随机数,并将该数作为种子传递给下一个计算。

random.seed(10)#产生种子10对应的序列

#默认情况下会使用系统时间来初始化随机数生成器的种子。 

import numpy as npnum = 0
np.random.seed(0)
while (num < 5):print(np.random.rand(1,5))num += 1print('-------------------------')

可以发现设置随机种子后,每次运行结果随机数都相同

如果将程序的随机种子注释:

import numpy as npnum = 0
#np.random.seed(0)
while (num < 5):print(np.random.rand(1,5))num += 1print('-------------------------')

那么可以发现每次执行结果随机数都不同:

random()

生成一个[0.0,1.0)之间的随即小数

>>>random.random()

0.5714025946899135

扩展随机数函数():

函数描述
randint(a, b)  生成一个[a, b]之间的整数
  >>>random.randint(10, 100)
64
randrange(m, n[, k])  生成一个[m, n)之间以k为步长的随机整数
 >>>random.randrange(10, 100, 10)
80
getrandbits(k)  生成一个k比特长的随机整数
  >>>random.getrandbits(16)
37885
uniform(a, b)  生成一个[a, b]之间的随机小数
 >>>random.uniform(10, 100)
13.09632165
choice(seq)  从序列seq中随机选择一个元素
  >>>random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
8
shuffle(seq)  将序列seq中元素随机排列,返回打乱后的序列
  >>>s=[1,2,3,4,5,6,7,8,9];random.shuffle(s);print(s)
 [3, 5, 8, 9, 6, 1, 2, 7, 4]

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