Python---random库

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基本随机数函数():

rand.seed()

random()

扩展随机数函数():

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random库包含两类函数：基本随机数函数，扩展随机数函数

基本随机数函数:seed(),random()

扩展随机数函数：randint,getrandbits(),uniform(),randrange(),choice(),shuffle()

基本随机数函数():

rand.seed()

当调用random.seed()时，它会将传入的种子作为参数，将其转换为一个整数值。该整数值被用来设置随机数生成器的起始状态。随机数生成器根据起始状态生成随机数序列，这些随机数可以通过random.random()等函数获取。

注：种子是一个起始值，它被用作生成随机数序列的起点。随机数生成器根据种子计算下一个随机数，并将该数作为种子传递给下一个计算。

random.seed(10)#产生种子10对应的序列

#默认情况下会使用系统时间来初始化随机数生成器的种子。 

import numpy as np
 
num = 0
np.random.seed(0)
while (num < 5):
 
    print(np.random.rand(1,5))
    num += 1
 
print('-------------------------')

可以发现设置随机种子后，每次运行结果随机数都相同

如果将程序的随机种子注释：

import numpy as np
 
num = 0
#np.random.seed(0)
while (num < 5):
 
    print(np.random.rand(1,5))
    num += 1
 
print('-------------------------')

那么可以发现每次执行结果随机数都不同：

random()

生成一个[0.0,1.0)之间的随即小数

>>>random.random()

0.5714025946899135

扩展随机数函数():

函数	描述
randint(a, b)	生成一个[a, b]之间的整数
	>>>random.randint(10, 100)
	64
randrange(m, n[, k])	生成一个[m, n)之间以k为步长的随机整数
	>>>random.randrange(10, 100, 10)
	80
getrandbits(k)	生成一个k比特长的随机整数
	>>>random.getrandbits(16)
	37885
uniform(a, b)	生成一个[a, b]之间的随机小数
	>>>random.uniform(10, 100)
	13.09632165
choice(seq)	从序列seq中随机选择一个元素
	>>>random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
	8
shuffle(seq)	将序列seq中元素随机排列，返回打乱后的序列
	>>>s=[1,2,3,4,5,6,7,8,9];random.shuffle(s);print(s)
	[3, 5, 8, 9, 6, 1, 2, 7, 4]