Python生成随机数实例分析

这篇文章主要讲解了“Python生成随机数实例分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python生成随机数实例分析”吧！

一、随机数种子

为什么要提出随机数种子呢？咱们前面提到过了,随机数均是模拟出来的, 想要模拟的比较真实,就需要变换种子函数内的数值,一般以时间戳为随机函数种子。 例如以下案例,将随机数种子固定的时候,生成的随机数也将固定。 系统默认以时间戳为种子进行随机数的生成。 单一时间戳

随机时间戳

第一次结果

第二次结果

二、生成随机数

以下一生成10个1-100的随机数为例

1.random()

生成[0-1)的随机数为float型。后面的大部分函数都是基于这个函数进行随机数生成的 想要生成响应区域的随机数可以使用这个函数乘以一个对应的整数

from random import *
for i in range(10):
    print(int(random()*100+1),end=" ")
print()

2.ranint(a,b)

随机生成一个a-b的整数

from random import *
for i in range(10):
    print(randint(1,100),end=" ")

3.randrange(start,stop [,step])

有起始、终止、步长三大要素,在生成随机数的时候包括下限不包括上限。

from random import *
for i in range(10):
    print(int(randrange(1,101)),end=" ")

4.getrandbits(k)

返回一个随机整数,整数的位长为k位。

from random import *
for i in range(10):
    print(int(getrandbits(4)),end=" ")

三、生成随机序列

1.choice(seq)

从给定的序列中随机抽取一个

代码如下：

from random import *
test=[12,3,1,2,33,21]
for i in range(10):
    print(choice(test))

2.samplex(序列,k)

从序列中随机抽取k个元素,这k个元素不会重复。（需要满足len(序列)>=k）

代码如下：

from random import *
test=[1,23,3,22,13]
print(sample(test,3))

3.shuffle(x[,random])

这个函数的目的就是随机排序，在原序列的基础上进行排序

代码如下：

from random import *
test=[1,23,3,22,13]
shuffle(test)
print(test)

感谢各位的阅读，以上就是“Python生成随机数实例分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python生成随机数实例分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！