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如何在python中实现随机选择

2019-11-02 18:06 1516 查看

这篇文章主要介绍了如何在python中实现随机选择,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

想从一个序列中随机抽取若干元素,或者想生成几个随机数。

random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素。比如,要想从一个序列中随机的抽取一个元素,可以使用random.choice() :

>>> import random
>>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.choice(values)
2
>>> random.choice(values)
3
>>> random.choice(values)
1
>>>

为了提取出N 个不同元素的样本用来做进一步的操作,可以使用random.sample()

>>> random.sample(values, 2)
[6, 2]
>>> random.sample(values, 2)
[4, 3]
>>> random.sample(values, 3)
[4, 3, 1]

如果你仅仅只是想打乱序列中元素的顺序,可以使用random.shuffle() :

>>> random.shuffle(values)
>>> values
[2, 4, 6, 5, 3, 1]
>>> random.shuffle(values)
>>> values
[3, 5, 2, 1, 6, 4]
>>>

生成随机整数,请使用random.randint() :

>>> random.randint(0,10)
2
>>> random.randint(0,10)
5

为了生成0 到1 范围内均匀分布的浮点数,使用random.random() :

>>> random.random()
0.9406677561675867
>>> random.random()
0.133129581343897

如果要获取N 位随机位(二进制) 的整数,使用random.getrandbits() :

>>> random.getrandbits(200)
335837000776573622800628485064121869519521710558559406913275

了解上述介绍的功能,random 模块还包含基于均匀分布、高斯分布和其他分布的随机数生成函数。比如, random.uniform() 计算均匀分布随机数, random.gauss()计算正态分布随机数。对于其他的分布情况请参考在线文档。

在random 模块中的函数不应该用在和密码学相关的程序中。如果你确实需要类似的功能,可以使用ssl 模块中相应的函数。比如, ssl.RAND bytes() 可以用来生成一个安全的随机字节序列。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助

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标签:  python 随机 选择