Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。

random.random

random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0

random.uniform

  random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b, 则 b <= n <= a。

  1. print random.uniform(10, 20)
  2. print random.uniform(20, 10)
  3. #---- 结果(不同机器上的结果不一样)
  4. #18.7356606526
  5. #12.5798298022

print random.uniform(10, 20) print random.uniform(20, 10) #---- 结果(不同机器上的结果不一样) #18.7356606526 #12.5798298022

random.randint

  random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n: a <= n <= b

  1. print random.randint(12, 20)  #生成的随机数n: 12 <= n <= 20
  2. print random.randint(20, 20)  #结果永远是20
  3. #print random.randint(20, 10)  #该语句是错误的。下限必须小于上限。

print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20, 20) #结果永远是20 #print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。下限必须小于上限。

random.randrange

  random.randrange的函数原型为:random.randrange([start], stop[, step]),从指定范围内,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。

random.choice

  random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。下面是使用choice的一些例子:

  1. print random.choice("学习Python")
  2. print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])
  3. print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))

print random.choice("学习Python") print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"]) print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))

random.shuffle

  random.shuffle的函数原型为:random.shuffle(x[, random]),用于将一个列表中的元素打乱。如:

  1. p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
  2. random.shuffle(p)
  3. print p
  4. #---- 结果(不同机器上的结果可能不一样。)
  5. #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']

p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."] random.shuffle(p) print p #---- 结果(不同机器上的结果可能不一样。) #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']

random.sample

  random.sample的函数原型为: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。

  1. list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  2. slice = random.sample(list, 5)  #从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回
  3. print slice
  4. print list #原有序列并没有改变。

python random 模块的用法的更多相关文章

  1. python random模块导入及用法

    random是程序随机数,很多地方用到,验证码,图片上传的图片名称等,下面说说python random模块导入及用法 1,模块导入 import random 2,random用法 random.r ...

  2. Python random模块 例子

    最近用到随机数,就查询资料总结了一下Python random模块(获取随机数)常用方法和使用例子. 1.random.random  random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: ...

  3. python random模块 - 小驹的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET

    python random模块 - 小驹的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET python random模块 分类: python 2011-11-15 15:31 6037人阅读 评论(2) ...

  4. python之模块py_compile用法(将py文件转换为pyc文件)

    # -*- coding: cp936 -*- #python 27 #xiaodeng #python之模块py_compile用法(将py文件转换为pyc文件):二进制文件,是由py文件经过编译后 ...

  5. python random模块(14)

    random 模块包括返回随机数的函数,可以用于模拟或者任何产生随机输出的程序. 一.random模块常用函数介绍 random.random() — 生成一个从0.0(包含)到 1.0(不包含)之间 ...

  6. python学习 生成随机函数 random模块的用法

    random模块是用于生成随机数 常用函数 函数 含义 random() 生成一个[0,1.0)之间的随机浮点数 uniform(a,b) 生成一个a到b之间的随机浮点数 randint(a,b) 生 ...

  7. Python中random模块的用法案例

    1 import random # 调用random模块 2 3 a = random.random() # 随机从0-1之间抽取一个小数 4 print(a) 5 6 a = random.rand ...

  8. Python random模块sample、randint、shuffle、choice随机函数概念和应用

    Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序 列中的一个元素,打乱一组数据等. random中的一些重要函数的用法: 1 ).random() 返 ...

  9. Python random模块sample、randint、shuffle、choice随机函数

    一.random模块简介 Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等. 二.random模块重要函数 1 ).ra ...

随机推荐

  1. 深入解析条件变量(condition variables)

    深入解析条件变量 什么是条件变量(condition variables) 引用APUE中的一句话: Condition variables are another synchronization m ...

  2. python 全栈开发,Day3(正式)

    一.基础数据类型 基础数据类型,有7种类型,存在即合理. 1.int 整数 主要是做运算的 .比如加减乘除,幂,取余  + - * / ** %...2.bool 布尔值 判断真假以及作为条件变量3. ...

  3. Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值

    TensorFlow小技巧整理:修改张量特定元素的值 最近在做一个摘要生成的项目,过程中遇到了很多小问题,从网上查阅了许多别人解决不同问题的方法,自己也在旁边开了个jupyter notebook搞些 ...

  4. 关于 Touchjs 手势识别事件库 this 关键字与选择器不对称情况

    Touchjs 版本 v0.2.14 废话不多,直接看代码,一个拖动实例 <div id="touch-drag"></div> <script ty ...

  5. windows下安装mongoDB以及配置启动

    1.下载MongoDB的windows版本,有32位和64位版本,根据系统情况下载,下载地址:http://www.mongodb.org/downloads 2.解压缩至D:/mongodb即可 3 ...

  6. LNMP详解

    目录 Nginx配置    1 PHP解析    1 Mysql操作    3 服务安装    3 连接测试    3 数据配置    3 Blogs建立    4   LNMP 环境 Mysql:1 ...

  7. Linux使用ssh公钥实现免批量分发管理服务器

    ssh 无密码登录要使用公钥与私钥.linux下可以用用ssh-keygen生成公钥/私钥对,下面我以CentOS为例. 管理机器外网IP10.0.0.61(内网172.16.1.61) 服务器外网1 ...

  8. Dagger2的基本概念与实际应用。

    本文系原创博客,文中不妥烦请指出,如需转载摘要请注明出处! Dagger2的基本概念与实际应用 Alpha Dog 2016-11-30  10:00:00 本文Demo的github地址:https ...

  9. 最小生成数(并查集)Kruskal算法

    并查集:使用并查集可以把每个连通分量看作一个集合,该集合包含连通分量的所有点.这两两连通而具体的连通方式无关紧要,就好比集合中的元素没有先后顺序之分,只有属于和不属于的区别.#define N 100 ...

  10. 【Python】 命名空间与LEGB规则

    命名空间与LEGB规则 之前隐隐约约提到过一些关于Python赋值语句的特殊性的问题,这个问题的根源就在于Python中的变量的命名空间机制和之前熟悉的C也好java也好都不太一样. ■ 命名空间 所 ...