Python学习笔记(三):随机生成函数方法
本文是在Python2下总结!
Python中的random模块用于生成随机数,如果想生成随机数需要先导入random的模块然后才能使用其中的方法,下面简单介绍一下常用的结果函数方法:
1·、random.random
作用:生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0
实例:
2、random.uniform
作用:random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,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。
实例:
3、random.randint
作用: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
实例:
注意:
1、如果a,b的值相等,则正常的数n=a=b;
2、如果a>b,则呈程序报错
4、random.randrange
作用:random.randrange的函数原型为:random.randrange([start], stop[, step]),从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如:random.randrange(10, 100, 2),结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效
实例:
5、random.choice
作用:random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。
实例:
6、random.shuffle
作用:random.shuffle的函数原型为:random.shuffle(x[, random]),用于将一个列表中的元素打乱
实例:
7、random.sample
作用:random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列
实例:
参考文档:
- python学习笔记之函数(方法)
- 生成特定分布随机数的方法:Python seed() 函数&numpy &scikit-learn随机数据生成
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