一、random库

random库是使用随机数的Python标准库。random库主要用于生成随机数。
由于计算机不能产生真正的随机数，所以伪随机数也就被称为随机数。
random库包括两类函数，常用的共8个。

基本随机数函数：seed(),random()
扩展随机数函数：randint(),getrandbits(),uniform(),randrange(),chonice(),shuffle()

二、基本随机数函数

1.seed(a=None)

初始化给定的随机数种子，默认为当前系统时间。

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.random()

生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数
代码如下（示例）：

>>> import random
>>> random.seed(10)
>>> random.random()
0.5714025946899135

该处使用种子10，产生的第一个随机小数一定是0.57。

也可以不给定种子数，则默认的种子是当前调用第一次random函数所对应的系统时间，完全随机，不可再现。

三、扩展随机数函数

1.randint(a,b)

生成一个[a,b]之间的整数。

2.randrange(m,n[,k])

生成一个[m,n)之间以k为步长的随机整数

代码如下（示例）：

>>> random.randrange(10,100,10)
10
>>> random.randrange(10,100,10)
40
>>> random.randrange(10,100,10)
80
>>> random.randrange(10,100,10)
50

3.getrandbits()

生成一个k比特长的随机整数。

代码如下（示例）：

>>> random.getrandbits(16)
42825

4.uniform(a,b)

生成一个[a,b]之间的随机小数，精度为小数点后16位。

代码如下（示例）：

>>> random.uniform(0,100)
81.06187891977247

5.choice(seq)

从序列seq中随机选择一个元素。

代码如下（示例）：

>>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
1
>>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
6
>>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
2

6.shuffle(seq)

将序列seq中元素随机排序，返回打乱后的序列。

代码如下（示例）：

>>> s=[1,2,3,4,5,6];random.shuffle(s);print(s)
[5, 4, 6, 1, 3, 2]

实例：圆周率的计算

圆周率的近似计算公式
蒙特卡罗方法：

代码如下：

#CalPiV2.py
from random import random
from time import perf_counter  #程序运行计时
DARTS = 1000*1000   #在当前在抛撒点的总数量，100万
hits = 0.0          #目前在圆的里面的数量
start = perf_counter()  #当前的系统时间，开始计时
for i in range(1, DARTS+1): x, y = random(), random()  #生成两个随机的坐标值，进行抛点dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5)   #x^2+y^2的开方if dist <= 1.0:         #如果到圆心的距离小于1.0，则在圆内hits = hits + 1
pi = 4 * (hits/DARTS)
print("圆周率值是: {}".format(pi))
print("运行时间是：{:.5f}s".format(perf_counter()-start))   #运算时间

圆周率值是: 3.1419
运行时间是：0.73415s

总结

数学思维：找到公式，利用公式求解。
计算思维：用计算机自动化求解。

Python——random库函数讲解及实例应用相关推荐

python数组随机打乱_对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解
在我们使用一些数据的过程中,我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身,可以通过改变索引值来实现,也就是将索引值重新随机排列,然后生成新的数组.功能主要由python中random模块的sample ...
python数据模块下载顺序_对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解
在我们使用一些数据的过程中,我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身,可以通过改变索引值来实现,也就是将索引值重新随机排列,然后生成新的数组.功能主要由python中random模块的sample ...
python random seed原理_numpy.random.seed()的使用实例解析
numpy.random.seed()的使用实例解析这个函数的使用方法,已经有前辈讲解过了,只是自己在测试的时候有一些思考,所以便写了这篇博客.下面是前辈文章的原话: seed( ) 用于指定随机数 ...
python数据处理实例-Python数据处理numpy.median的实例讲解
numpy模块下的median作用为: 计算沿指定轴的中位数返回数组元素的中位数其函数接口为: median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=Fal ...
pythonappend教程_对python append 与浅拷贝的实例讲解
在做Leetcode的第39题的时候,看到网上一个用递归的解法,很简洁.于是重写了一遍. class Solution(object): def combinationSum(self, candid ...
python链表值讲解_python数据结构之链表的实例讲解
在程序中,经常需要将⼀组(通常是同为某个类型的)数据元素作为整体管理和使⽤,需要创建这种元素组,⽤变量记录它们,传进传出函数等. ⼀组数据中包含的元素个数可能发⽣变化(可以增加或删除元素). 对于这 ...
python打乱数据集_在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from numpy as np index=np.arange(2000) np.random.shuffle(index) print(index[0:2 ...
python transpose_对python 矩阵转置transpose的实例讲解
在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_im ...
python转置矩阵函数_对python 矩阵转置transpose的实例讲解
在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_im ...

Python——random库函数讲解及实例应用

一、random库

二、基本随机数函数

1.seed(a=None)

2.random()

三、扩展随机数函数

1.randint(a,b)

2.randrange(m,n[,k])

3.getrandbits()

4.uniform(a,b)

5.choice(seq)

6.shuffle(seq)

实例：圆周率的计算

总结

Python——random库函数讲解及实例应用相关推荐

最新文章

热门文章