【轉】Python 玩轉隨機數
Python中的random模塊用於生成隨機數。下面介紹一下random模塊中最常用的幾個函數。
random.random
random.random()用於生成一個0到1的隨機符點數: 0 <= n < 1.0
random.uniform
random.uniform的函數原型為:random.uniform(a, b),用於生成一個指定範圍內的隨機符點數,兩個參數其中一個是上限,一個是下限。
如果a > b,則生成的隨機數n: a <= n <= b。如果 a <b, 則 b <= n <= a。
1 print random.uniform(10, 20)
2 print random.uniform(20, 10)
3
4 #---- 結果(不同機器上的結果不一樣)
5
6 #18.7356606526
7 #12.5798298022
8
9 print random.uniform(10, 20) print random.uniform(20, 10)
10 #---- 結果(不同機器上的結果不一樣) #18.7356606526 #12.5798298022
random.randint
random.randint()的函數原型為:random.randint(a, b),用於生成一個指定範圍內的整數。
其中參數a是下限,參數b是上限,生成的隨機數n: a <= n <= b
1 print random.randint(12, 20) #生成的隨機數n: 12 <= n <= 20
2
3 print random.randint(20, 20) #結果永遠是20
4
5 #print random.randint(20, 10) #該語句是錯誤的。下限必須小於上限。
6
7 print random.randint(12, 20) #生成的隨機數n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20, 20) #結果永遠是20 #print random.randint(20, 10) #該語句是錯誤的。下限必須小於上限。
random.randrange
random.randrange的函數原型為:random.randrange([start], stop[, step]),從指定範圍內,按指定基數遞增的集合中 獲取一個隨機數。
如:random.randrange(10, 100, 2),結果相當於從[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中獲取一個隨機數。
random.randrange(10, 100, 2)在結果上與 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。
random.choice
random.choice從序列中獲取一個隨機元素。其函數原型為:random.choice(sequence)。
參數sequence表示一個有序類型。這裏要說明 一下:sequence在python不是一種特定的類型,而是泛指一系列的類型。list, tuple, 字符串都屬於sequence。
有關sequence可以查看python手冊數據模型這一章。下面是使用choice的一些例子:
1 print random.choice("學習Python")
2
3 print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])
4
5 print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))
6
7 print random.choice("學習Python") print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"]) print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))
random.shuffle
random.shuffle的函數原型為:random.shuffle(x[, random]),用於將一個列表中的元素打亂。如:
1 p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
2
3 random.shuffle(p)
4
5 print p
6
7 #---- 結果(不同機器上的結果可能不一樣。)
8
9 #[‘powerful‘, ‘simple‘, ‘is‘, ‘Python‘, ‘and so on...‘]
10
11 p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."] random.shuffle(p) print p #---- 結果(不同機器上的結果可能不一樣。) #[‘powerful‘, ‘simple‘, ‘is‘, ‘Python‘, ‘and so on...‘]
random.sample
random.sample的函數原型為:random.sample(sequence, k),從指定序列中隨機獲取指定長度的片斷。sample函數不會修改原有序列。
1 list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
2 slice = random.sample(list, 5) #從list中隨機獲取5個元素,作為一個片斷返回
3 print slice
4 print list #原有序列並沒有改變。
1 隨機整數:
2 >>> import random
3 >>> random.randint(0,99)
4 21
5
6 隨機選取0到100間的偶數:
7 >>> import random
8 >>> random.randrange(0, 101, 2)
9 42
10
11 隨機浮點數:
12 >>> import random
13 >>> random.random()
14 0.85415370477785668
15 >>> random.uniform(1, 10)
16 5.4221167969800881
17
18 隨機字符:
19 >>> import random
20 >>> random.choice(‘abcdefg&#%^*f‘)
21 ‘d‘
22
23 多個字符中選取特定數量的字符:
24 >>> import random
25 random.sample(‘abcdefghij‘,3)
26 [‘a‘, ‘d‘, ‘b‘]
27
28 多個字符中選取特定數量的字符組成新字符串:
29 >>> import random
30 >>> import string
31 >>> string.join(random.sample([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘,‘g‘,‘h‘,‘i‘,‘j‘], 3)).r
32 eplace(" ","")
33 ‘fih‘
34
35 隨機選取字符串:
36 >>> import random
37 >>> random.choice ( [‘apple‘, ‘pear‘, ‘peach‘, ‘orange‘, ‘lemon‘] )
38 ‘lemon‘
39
40 洗牌:
41 >>> import random
42 >>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
43 >>> random.shuffle(items)
44 >>> items
45 [3, 2, 5, 6, 4, 1]
二、使用numpy.random模塊來生成隨機數組
1、np.random.rand 用於生成[0.0, 1.0)之間的隨機浮點數, 當沒有參數時,返回一個隨機浮點數,當有一個參數時,返回該參數長度大小的一維隨機浮點數數組,參數建議是整數型,因為未來版本的numpy可能不支持非整形參數。
1 import numpy as np 2 >>> np.random.rand(10) 3 array([ 0.56911206, 0.99777291, 0.18943144, 0.19387287, 0.75090637, 4 0.18692814, 0.69804514, 0.48808425, 0.79440667, 0.66959075])
當然該函數還可以用於生成多維數組,這裏不做詳述。
2、np.random.randn該函數返回一個樣本,具有標準正態分布。
1 >>> np.random.randn(10) 2 array([-1.6765704 , 0.66361856, 0.04029481, 1.19965741, -0.57514593, 3 -0.79603968, 1.52261545, -2.17401814, 0.86671727, -1.17945975])
3、np.random.randint(low[, high, size]) 返回隨機的整數,位於半開區間 [low, high)。
>>> np.random.randint(10,size=10)
array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 9])
4、random_integers(low[, high, size]) 返回隨機的整數,位於閉區間 [low, high]。
>>> np.random.random_integers(5)
4
5、np.random.shuffle(x) 類似洗牌,打亂順序;np.random.permutation(x)返回一個隨機排列
>>> arr = np.arange(10) >>> np.random.shuffle(arr) >>> arr [1 7 5 2 9 4 3 6 0 8] >>>> np.random.permutation(10) array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])
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