一篇文章带你了解python标准库--random模块

更新时间：2021年08月17日 15:43:53 作者：wakeyo_J

这篇文章主要给大家介绍了关于Python中random模块常用方法的使用教程，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. random库基本介绍

Random库时使用随机数的python标准库

伪随机数：采用梅森旋转算法生成的（伪）随机序列中的元素
Random库主要用于生成随机数
使用random库：import random

2. random库概述

Random库包含两类函数，常用共8个

基本随机函数：seed() random()
扩展随机函数：randint() getrandbits() uniform()
randrange() choice() shuffle()

2.1 基本随机函数

随机数种子

在这里插入图片描述

基本随机函数

在这里插入图片描述

示例 1

>>> import random      #调用random模块
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019
>>> random.random()
0.7417869892607294

示例 2

>>> import random
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019

2.2 扩展随机函数

在这里插入图片描述

扩展随机函数

在这里插入图片描述

3. 随机数函数的使用

能够利用随机数种子产生“确定“伪随机数
能够产生随机整数
能够对序列类型进行随机操作

4. 实例

1.用random.random()生成一个基于0.0<=x<=1.0之间的浮点数

>>> import random
>>> random.random()    #调用random()方法
0.594515103049593
>>>

2.用random.uniform(a,b)在指定范围获取随机数。返回一个随机浮点数N，若a<=b，则返回a<=N<=b；若a>=b，则返回b<=N<=a。

>>> random.uniform(1,8)   #在【1，8】范围内获取一个随机浮点数
2.9432430789720927
>>> random.uniform(9,6)
6.502188530262087
>>> random.uniform(-10,-1)
-1.6640665895566507
>>>

3.用random.triangular(low,high,mode)返回三角形分布的随机数。

返回一个随机的浮点数N，使得low<=N<=high，并且在这些边界指定mode。low和high默认为0和1。mode参数默认为边界之间的中点。若持续使用该方法，可以得到以mode为对称点的随机分布数据集。

>>> random.triangular()   #在默认情况下产生一个三角形分布随机数
0.764537932523999
>>> random.triangular(1,12)  #指定【low，high】范围参数
3.2879057952571604
>>> random.triangular(11,12,20)     #指定low、high、mode参数
11.832700021006795
>>> random.triangular(0,5,10)
6.032774679089732
>>>

4.用random.betavariate(alpha,beta)求Beta分布，参数的条件是α>0和β>0，返回值的范围介于0和1之间。

>>> random.betavariate(5,8)   #求Beta随机分布值
0.2348237132951728
>>>

标准库只要了解每个类的使用方法和参数的含义与使用，就能很快上手python的标准库，唯一的缺点就是你需要简单记忆一下1经常用到的方法，有点费脑。

总结

本篇文章就到这里了，希望能给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容！

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