Python random 模块

Python random 模块主要用于生成随机数。

random 模块实现了各种分布的伪随机数生成器。

要使用 random 函数必须先导入:

import random

查看 random 模块中的内容:

实例

>>> import random
>>> dir(random)
[‘BPF’, ‘LOG4’, ‘NV_MAGICCONST’, ‘RECIP_BPF’, ‘Random’, ‘SG_MAGICCONST’, ‘SystemRandom’, ‘TWOPI’, ‘_Sequence’, ‘_Set’, ‘__all__’, ‘__builtins__’, ‘__cached__’, ‘__doc__’, ‘__file__’, ‘__loader__’, ‘__name__’, ‘__package__’, ‘__spec__’, ‘_accumulate’, ‘_acos’, ‘_bisect’, ‘_ceil’, ‘_cos’, ‘_e’, ‘_exp’, ‘_floor’, ‘_inst’, ‘_log’, ‘_os’, ‘_pi’, ‘_random’, ‘_repeat’, ‘_sha512’, ‘_sin’, ‘_sqrt’, ‘_test’, ‘_test_generator’, ‘_urandom’, ‘_warn’, ‘betavariate’, ‘choice’, ‘choices’, ‘expovariate’, ‘gammavariate’, ‘gauss’, ‘getrandbits’, ‘getstate’, ‘lognormvariate’, ‘normalvariate’, ‘paretovariate’, ‘randbytes’, ‘randint’, ‘random’, ‘randrange’, ‘sample’, ‘seed’, ‘setstate’, ‘shuffle’, ‘triangular’, ‘uniform’, ‘vonmisesvariate’, ‘weibullvariate’]

接下来我们使用 random() 方法返回一个随机数,它在半开放区间 [0,1) 范围内,包含 0 但不包含 1。

实例

# 导入 random 包
import random

# 生成随机数
print(random.random())

以上实例输出结果为:

0.4784904215869241

seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。

实例

#!/usr/bin/python3
import random

random.seed()
print (“使用默认种子生成随机数:”, random.random())
print (“使用默认种子生成随机数:”, random.random())

random.seed(10)
print (“使用整数 10 种子生成随机数:”, random.random())
random.seed(10)
print (“使用整数 10 种子生成随机数:”, random.random())

random.seed(“hello”,2)
print (“使用字符串种子生成随机数:”, random.random())

以上实例运行后输出结果为:

使用默认种子生成随机数: 0.7908102856355441
使用默认种子生成随机数: 0.81038961519195
使用整数 10 种子生成随机数: 0.5714025946899135
使用整数 10 种子生成随机数: 0.5714025946899135
使用字符串种子生成随机数: 0.3537754404730722

random 模块方法

random 模块方法如下:

方法 描述
seed() 初始化随机数生成器
getstate() 返回捕获生成器当前内部状态的对象。
setstate() state 应该是从之前调用 getstate() 获得的,并且 setstate() 将生成器的内部状态恢复到 getstate() 被调用时的状态。
getrandbits(k) 返回具有 k 个随机比特位的非负 Python 整数。 此方法随 MersenneTwister 生成器一起提供,其他一些生成器也可能将其作为 API 的可选部分提供。 在可能的情况下,getrandbits() 会启用 randrange() 来处理任意大的区间。
randrange() 从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。
randint(a, b) 返回随机整数 N 满足 a
choice(seq) 从非空序列 seq 返回一个随机元素。 如果 seq 为空,则引发 IndexError。
choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) 从 population 中选择替换,返回大小为 k 的元素列表。 如果 population 为空,则引发 IndexError。
shuffle(x[, random]) 将序列 x 随机打乱位置。
sample(population, k, *, counts=None) 返回从总体序列或集合中选择的唯一元素的 k 长度列表。 用于无重复的随机抽样。
random() 返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。
uniform() 返回一个随机浮点数 N ,当 a
triangular(low, high, mode) 返回一个随机浮点数 N ,使得 low
betavariate(alpha, beta) Beta 分布。 参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0。 返回值的范围介于 0 和 1 之间。
expovariate(lambd) 指数分布。 lambd 是 1.0 除以所需的平均值,它应该是非零的。
gammavariate() Gamma 分布( 不是伽马函数) 参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0。
gauss(mu, sigma) 正态分布,也称高斯分布。 mu 为平均值,而 sigma 为标准差。 此函数要稍快于下面所定义的 normalvariate() 函数。
lognormvariate(mu, sigma) 对数正态分布。 如果你采用这个分布的自然对数,你将得到一个正态分布,平均值为 mu 和标准差为 sigma 。 mu 可以是任何值,sigma 必须大于零。
normalvariate(mu, sigma) 正态分布。 mu 是平均值,sigma 是标准差。
vonmisesvariate(mu, kappa) 冯·米塞斯分布。 mu 是平均角度,以弧度表示,介于0和 2*pi 之间,kappa 是浓度参数,必须大于或等于零。 如果 kappa 等于零,则该分布在 0 到 2*pi 的范围内减小到均匀的随机角度。
paretovariate(alpha) 帕累托分布。 alpha 是形状参数。
weibullvariate(alpha, beta) 威布尔分布。 alpha 是比例参数,beta 是形状参数。

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