湛江cms建站系统,长清做网站公司,唐山哪里建地铁,秋实网站建设随机数可以用于数学#xff0c;游戏#xff0c;安全等领域中#xff0c;还经常被嵌入到算法中#xff0c;用以提高算法效率#xff0c;并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。random模块#xff0c;用于生成伪随机数#xff0c;之所以称之为伪随…随机数可以用于数学游戏安全等领域中还经常被嵌入到算法中用以提高算法效率并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。random模块用于生成伪随机数之所以称之为伪随机数是因为真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的其结果是不可预测的是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的对于正常随机而言会出现某个事情出现多次的情况。但是伪随机在事情触发前设定好就是这个十个事件各发生一次只不过顺序不同而已。现在MP3的随机列表就是用的伪随机把要播放的歌曲打乱顺序生成一个随机列表而已每个歌曲都播放一次。真实随机的话会有出现某首歌多放次的情况歌曲基数越多重放的概率越大。注意random()是不能直接访问的需要导入 random 模块然后通过 random 静态对象调用该方法。#加载所需要的包import random import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns#加载所需要的包import random import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns01 random描述random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 n 1.0语法random.random()L [0,1,2,3,4,5]random.choice(L)2L wofeichangshuairandom.choice(L)h02 choice描述从非空序列seq中随机选取一个元素。如果seq为空则弹出 IndexError异常。语法random.choice( seq)seq 可以是一个列表元组或字符串。L [0,1,2,3,4,5]random.choice(L)2L wofeichangshuairandom.choice(L)h03 choices描述从集群中随机选取k次数据返回一个列表可以设置权重。注意每次选取都不会影响原序列每一次选取都是基于原序列。语法random.choices(population,weightsNone,*,cum_weightsNone,k1)参数population集群。weights相对权重。cum_weights累加权重。k选取次数。random.getrandbits(10)37904 getrandbits描述返回一个不大于K位的Python整数(十进制)比如k10则结果在0~2^10之间的整数。语法random.getrandbits(k)random.getrandbits(10)37905 getstate描述返回一个捕获到的 生成器当前内部状态 的对象可以将此对象传递给 setstate() 以恢复到这个状态。语法random.getstate() 06 setstate描述state 应该是从之前调用 getstate() 获得的而 setstate() 将生成器的内部状态恢复到调用 getstate() 时的状态。根据下面的例子可以看出由于生成器内部状态相同时会生成相同的下一个随机数我们可以使用 getstate() 和 setstate() 对生成器内部状态进行获取和重置到某一状态下。语法random.setstate(state)state random.getstate()random.random()0.489148634943random.random()0.22359638172661822random.setstate(state)random.random()0.4891486349407 randint描述用于生成一个指定范围内的整数。语法random.randint(a, b)其中参数a是下限参数b是上限生成的随机数n: a n b random.randint(1, 8)3random.randint(1, 8)408 randrange描述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。语法random.randrange([start], stop[, step])不指定step随机生成[a,b)范围内一个整数。指定stepstep作为步长会进一步限制[a,b)的范围比如randrange(0,11,2)意即生成[0,11)范围内的随机偶数。不指定a则默认从0开始。#不限制[random.randrange(0,11) for i in range(5)][4, 6, 3, 9, 5]#随机偶数运行5个数[random.randrange(0,11,2) for i in range(5)][2, 4, 8, 8, 6]09 sample描述从population样本或集合中随机抽取K个不重复的元素形成新的序列。常用于不重复的随机抽样。返回的是一个新的序列不会破坏原有序列。要从一个整数区间随机抽取一定数量的整数请使用sample(range(1000000), k60)类似的方法这非常有效和节省空间。如果k大于population的长度则弹出ValueError异常。语法random.sample(population, k)注意与random.choices()的区别一个是选取k次一个是选取k个选取k次的相当于选取后又放回选取k个则选取后不放回。故random.sample()的k值不能超出集群的元素个数。random.sample(range(1000), k5)[82, 678, 664, 177, 376]L [0,1,2,3,4,5]random.sample(L,3)[5, 3, 1]random.sample(L,3)[2, 4, 5]10 seed描述初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者aNone则使用系统时间为种子。如果a是一个整数则作为种子。伪随机数生成模块。如果不提供 seed默认使用系统时间。使用相同的 seed可以获得完全相同的随机数序列常用于算法改进测试。语法random.seed(aNone, version2)a random.Random()a.seed(1)[a.randint(1, 100) for i in range(20)][14, 85, 77, 26, 50, 45, 66, 79, 10, 3, 84, 44, 77, 1, 45, 73, 23, 95, 91, 4]b random.Random()b.seed(1)[b.randint(1, 100) for i in range(20)][14, 85, 77, 26, 50, 45, 66, 79, 10, 3, 84, 44, 77, 1, 45, 73, 23, 95, 91, 4]11 shuffle描述用于将一个列表中的元素打乱。只能针对可变的序列对于不可变序列请使用下面的sample()方法。语法random.shuffle(x)L [0,1,2,3,4,5]random.shuffle(L)L[5, 4, 1, 0, 3, 2]12 uniform描述产生[a,b]范围内一个随机浮点数。uniform()的ab参数不需要遵循ab的规则即a小b大也可以此时生成[b,a]范围内的随机浮点数。语法random.uniform(x, y)random.uniform(10, 11)10.789198208817488 13 vonmisesvariate描述卡帕分布语法vonmisesvariate(mu, kappa)data [random.vonmisesvariate(2,2) for i in range(20000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图 14 triangular描述返回一个low N high的三角形分布的随机数。参数mode指明众数出现位置。语法 random.triangular(low, high, mode)data [random.vonmisesvariate(2,2) for i in range(20000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图无法显示15 weibullvariate描述威布尔分布语法random.weibullvariate(alpha, beta)data [random.weibullvariate(1,2) for i in range(20000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图 16 betavariate描述 β分布语法random.betavariate(alpha, beta)data [random.expovariate(2) for i in range(50000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图17 expovariate描述指数分布语法random.expovariate(lambd)data [random.expovariate(2) for i in range(50000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图18 gammavariate描述 伽马分布语法random.gammavariate(alpha, beta)data [random.gauss(2,2) for i in range(50000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图19 gauss描述高斯分布语法random.gauss(mu, sigma)data [random.gauss(2,2) for i in range(50000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图 20 lognormvariate描述对数正态分布语法random.lognormvariate(mu, sigma)示例data [random.gauss(2,2) for i in range(50000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图 21 normalvariate描述 正态分布语法random.normalvariate(mu, sigma)data [random.normalvariate(2,4) for i in range(20000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图22 paretovariate描述帕累托分布语法random.paretovariate(alpha)data [random.paretovariate(4) for i in range(50000)]#直方图plt.hist(data, bins100, color#FF0000, alpha.7)#密度图sns.kdeplot(data, shadeTrue,color#FF0000)直方图密度图
