zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 【转】Python 玩转随机数

    Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。

    random.random

    random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0

    random.uniform

    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: a <= n <= b。如果 a <b, 则 b <= n <= a。

     

     1 print random.uniform(10, 20)  
     2 print random.uniform(20, 10)  
     3 
     4 #---- 结果(不同机器上的结果不一样)  
     5 
     6 #18.7356606526  
     7 #12.5798298022  
     8 
     9 print random.uniform(10, 20) print random.uniform(20, 10) 
    10 #---- 结果(不同机器上的结果不一样) #18.7356606526 #12.5798298022

     

     random.randint

    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

     

    1 print random.randint(12, 20)  #生成的随机数n: 12 <= n <= 20  
    2 
    3 print random.randint(20, 20)  #结果永远是20  
    4 
    5 #print random.randint(20, 10)  #该语句是错误的。下限必须小于上限。  
    6 
    7 print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20, 20) #结果永远是20 #print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。下限必须小于上限。

     

    random.randrange

    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。

    random.choice

    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。下面是使用choice的一些例子:

    1 print random.choice("学习Python")   
    2 
    3 print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])  
    4 
    5 print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))  
    6 
    7 print random.choice("学习Python") print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"]) print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))

     

    random.shuffle

    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。如:

     1 p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]  
     2 
     3 random.shuffle(p)  
     4 
     5 print p  
     6 
     7 #---- 结果(不同机器上的结果可能不一样。)  
     8 
     9 #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']  
    10 
    11 p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."] random.shuffle(p) print p #---- 结果(不同机器上的结果可能不一样。) #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']

     

    random.sample

    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。

     

    1 list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]  
    2 slice = random.sample(list, 5)  #从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回  
    3 print slice  
    4 print list #原有序列并没有改变。  

     

     1 随机整数:
     2 >>> import random
     3 >>> random.randint(0,99)
     4 21
     5 
     6 随机选取0到100间的偶数:
     7 >>> import random
     8 >>> random.randrange(0, 101, 2)
     9 42
    10 
    11 随机浮点数:
    12 >>> import random
    13 >>> random.random() 
    14 0.85415370477785668
    15 >>> random.uniform(1, 10)
    16 5.4221167969800881
    17 
    18 随机字符:
    19 >>> import random
    20 >>> random.choice('abcdefg&#%^*f')
    21 'd'
    22 
    23 多个字符中选取特定数量的字符:
    24 >>> import random
    25 random.sample('abcdefghij',3) 
    26 ['a', 'd', 'b']
    27 
    28 多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串:
    29 >>> import random
    30 >>> import string
    31 >>> string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).r
    32 eplace(" ","")
    33 'fih'
    34 
    35 随机选取字符串:
    36 >>> import random
    37 >>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )
    38 'lemon'
    39 
    40 洗牌:
    41 >>> import random
    42 >>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    43 >>> random.shuffle(items)
    44 >>> items
    45 [3, 2, 5, 6, 4, 1]

     

     

    二、使用numpy.random模块来生成随机数组

    1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数, 当没有参数时,返回一个随机浮点数,当有一个参数时,返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组,参数建议是整数型,因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。
    1 import numpy as np
    2 >>>  np.random.rand(10)
    3 array([ 0.56911206,  0.99777291,  0.18943144,  0.19387287,  0.75090637,
    4         0.18692814,  0.69804514,  0.48808425,  0.79440667,  0.66959075])

    当然该函数还可以用于生成多维数组,这里不做详述。

    2、np.random.randn该函数返回一个样本,具有标准正态分布。
    1 >>> np.random.randn(10)
    2 array([-1.6765704 ,  0.66361856,  0.04029481,  1.19965741, -0.57514593,
    3        -0.79603968,  1.52261545, -2.17401814,  0.86671727, -1.17945975])
    3、np.random.randint(low[, high, size]) 返回随机的整数,位于半开区间 [low, high)。
    >>> np.random.randint(10,size=10)
    array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 9])
    4、random_integers(low[, high, size]) 返回随机的整数,位于闭区间 [low, high]。
    >>> np.random.random_integers(5)
    4
    5、np.random.shuffle(x) 类似洗牌,打乱顺序;np.random.permutation(x)返回一个随机排列
    >>> arr = np.arange(10)
    >>> np.random.shuffle(arr)
    >>> arr
    [1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]
    
    >>>> np.random.permutation(10)
    array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])
  • 相关阅读:
    【转载】jyupter notebook入门指南
    【转载】CnBlogs博文排版
    【转载】如何知道自己适合做什么
    【转载】讲真,认知几乎是人和人之间唯一的本质差别。
    Geekband C++面向对象高级程序设计-第六周课程5
    Geekband C++面向对象高级程序设计-第六周课程3
    Outlier实验-补充记录1
    Outlier实验-出错记录1
    Geekband C++面向对象高级程序设计-第六周课程2
    Geekband C++面向对象高级程序设计-第六周课程1
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/twilight77/p/7675512.html
Copyright © 2011-2022 走看看