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Python 實現(xiàn)隨機數(shù)詳解及實例代碼

系統(tǒng) 1967 0

Python3實現(xiàn)隨機數(shù)

  • random是用于生成隨機數(shù)的,我們可以利用它隨機生成數(shù)字或者選擇字符串。
  • random.seed(x)改變隨機數(shù)生成器的種子seed。
  • 一般不必特別去設(shè)定seed,Python會自動選擇seed。
  • random.random() 用于生成一個隨機浮點數(shù)n,0 <= n < 1
  • random.uniform(a,b) 用于生成一個指定范圍內(nèi)的隨機浮點數(shù),生成的隨機整數(shù)a<=n<=b;
  • random.randint(a,b) 用于生成一個指定范圍內(nèi)的整數(shù),a為下限,b為上限,生成的隨機整數(shù)a<=n<=b;若a=b,則n=a;若a>b,報錯
  • random.randrange([start], stop [,step])從指定范圍[start,stop)內(nèi),按指定基數(shù)遞增的集合中獲取一個隨機數(shù),基數(shù)缺省值為1
  • random.choice(sequence)從序列中獲取一個隨機元素,參數(shù)sequence表示一個有序類型,并不是一種特定類型,泛指list,tuple,字符串等
  • random.shuffle(x[,random]) 用于將一個列表中的元素打亂(洗牌),會改變原始列表
  • random.sample(sequence,k) 從指定序列中隨機獲取k個元素作為一個片段返回,不會改變原有序列

??但是,有一點需要注意:Python random是偽隨機數(shù)。

??那么,可以借用python random實現(xiàn)真隨機數(shù)嗎?答案是No。所謂真隨機數(shù),是要求根據(jù)絕對隨機事件產(chǎn)生的數(shù),也就是說要求要有一個無因果關(guān)系的隨機事件,那么,這玩意只存在與哲學(xué)領(lǐng)域……

??目前的隨機數(shù)產(chǎn)生都是統(tǒng)計上的隨機,因為隨機源都是自然事件,頂天了算是混沌變量,絕對的無因果大概是不存在的。

??不過統(tǒng)計隨機基本上都夠用了吧……

??還是老老實實的用random模塊吧….

代碼演示

            
import random
#隨機整數(shù)
import string

print(random.randint(0,99))
#隨機選取0到100間的偶數(shù)
print(random.randrange(0, 101, 2))
#隨機浮點數(shù)
print(random.random())
print(random.uniform(1, 10))
#隨機字符
print(random.choice('abcdefg&#%^*f'))
#多個字符中選取特定數(shù)量的字符
print(random.sample('abcdefghij',3))
#多個字符中選取特定數(shù)量的字符組成新字符串
# print(string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).replace(" ",""))
#隨機選取字符串
print(random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] ))
#洗牌
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
random.shuffle(items)
print("洗牌:", items)
#從指定序列中隨機獲取k個元素作為一個片段返回,不會改變原有序列
list = []
list = random.sample(items,2)
print(list)


          

??結(jié)果

Python 實現(xiàn)隨機數(shù)詳解及實例代碼_第1張圖片

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