Python随机数模块详情

前言：

随机数模块实现了各种分布的伪随机数生成器。对于整数，从范围中有统一的选择。 对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。

1、生成随机数

1.1 random.random() 方法

返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。

语法结构：

import random  # 导入 random 模块

random.random()

1.2 random.randint方法

语法格式：

random.randint(a,b)

函数返回数字 N ，N 为 a 到 b 之间的数字（a <= N <= b），包含 a 和 b

1.3 random.uniform方法

语法格式：

random.uniform(a,b)

函数返回一个随机浮点数 N ，当 a <= b 时 a <= N <= b ，当 b < a 时 b <= N <= a 。

1.4 random.randrange方法

语法结构：

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

• start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如randrange（5）等价于range（0， 5）;
• stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：randrange（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
• step：步长，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 randrange(0, 5, 1)


返回一个随机范围内的数字

等价于choice(range(start, stop, step))

示例代码：

import random

random_value = random.random()
print(random_value)

randint_value = random.randint(1, 3)  # 返回随机整数
print(randint_value)

uniform_value = random.uniform(1, 3)  # 返回随机浮点数
print(uniform_value)

randrange_value = random.randrange(1, 100, 2)  # 1到100步长为2（这里只能取到100以为的奇数）
print(randrange_value)

每次运行取到的结果都是不一样的。

2、用于序列的函数

2.1 random.choice(seq)

从非空序列中返回一个随机元素，如果序列为空，则抛出异常

示例代码：

import random

value = random.choice(range(1, 100, 2))
# 这个等于random.randrange(1, 100, 2)
print(value)

好像洗牌就要用这个方法哎

生成一个验证码的小案例：

import random


# 一个生成验证号的小案例
all_chars = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
captcha = ''
for _ in range(4):
    a = random.choice(all_chars)
    captcha += a  # 连接字符串
print(captcha)

2.2 random.shuffle()方法

shuffle(list) 方法将序列的所有元素随机排序

示例代码：

import random
list1 = ["beautiful" , "cute", "beautiful", 'prefect', "beautiful", "甜甜", 'lovely']
random.shuffle(list1)

print(list1)

2.3 random.sample()方法

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。切片长度不能超过原有的长度，否则会抛出异常

示例代码：

import random
list1 = ["beautiful", "cute", "beautiful", 'prefect', "beautiful", "甜甜", 'lovely']
list2 = random.sample(list1, len(list1))
print("原列表：", list1)
print("新列表：", list2)

这个方法可以给原序列排序并不破坏原有序列

到此这篇关于Python随机数模块详情的文章就介绍到这了,更多相关Python随机数模块内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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