Python 实现随机数详解及实例代码
更新时间：2017年04月15日 14:30:48 投稿：lqh
这篇文章主要介绍了Python 实现随机数详解及实例代码的相关资料,需要的朋友可以参考下
Python3实现随机数
- random是用于生成随机数的，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。
- random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。
- 一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。
- random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1
- random.uniform(a,b) 用于生成一个指定范围内的随机浮点数，生成的随机整数a<=n<=b;
- random.randint(a,b) 用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a<=n<=b;若a=b，则n=a；若a>b，报错
- random.randrange([start], stop [,step])从指定范围[start,stop)内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1
- random.choice(sequence)从序列中获取一个随机元素，参数sequence表示一个有序类型，并不是一种特定类型，泛指list，tuple，字符串等
- random.shuffle(x[,random]) 用于将一个列表中的元素打乱（洗牌），会改变原始列表
- random.sample(sequence,k) 从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回，不会改变原有序列
但是，有一点需要注意：Python random是伪随机数。
那么，可以借用python random实现真随机数吗？答案是No。所谓真随机数，是要求根据绝对随机事件产生的数，也就是说要求要有一个无因果关系的随机事件，那么，这玩意只存在与哲学领域……
目前的随机数产生都是统计上的随机，因为随机源都是自然事件，顶天了算是混沌变量，绝对的无因果大概是不存在的。
不过统计随机基本上都够用了吧……
还是老老实实的用random模块吧….
代码演示
import random
#随机整数
import string
print(random.randint(0,99))
#随机选取0到100间的偶数
print(random.randrange(0, 101, 2))
#随机浮点数
print(random.random())
print(random.uniform(1, 10))
#随机字符
print(random.choice('abcdefg&#%^*f'))
#多个字符中选取特定数量的字符
print(random.sample('abcdefghij',3))
#多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串
# print(string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).replace(" ",""))
#随机选取字符串
print(random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] ))
#洗牌
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
random.shuffle(items)
print("洗牌:", items)
#从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回，不会改变原有序列
list = []
list = random.sample(items,2)
print(list)
结果
感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！
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