python隨機(jī)函數(shù)洗牌,python中的隨機(jī)數(shù)函數(shù)

怎么在python里面完成隨機(jī)輸出撲克牌，要求有J,Q,K，且以后輸出的與前面輸出的不能重復(fù)

借用一個(gè)當(dāng)年老大用來(lái)寫麻將的思路，把54張牌都初始化對(duì)象，裝到一個(gè)容器里面，隨機(jī)取一個(gè)，刪一個(gè)，再寫個(gè)重寫隨機(jī)放入牌合的初始方法就好

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python 不用random模塊怎么隨機(jī)取數(shù)

Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)random模塊

（生成隨機(jī)數(shù)模塊）

random.random()

random.random()用于生成一個(gè)0到1的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù): 0 = n 1.0

random.uniform(a, b)

random.uniform的函數(shù)原型為：random.uniform(a,

b)，用于生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù)。如果a b，則生成的隨機(jī)數(shù)n: b = n = a。如果 a b，

則 a = n = b。

[python] view plaincopy

print random.uniform(10, 20)

print random.uniform(20, 10)

#---- 結(jié)果（不同機(jī)器上的結(jié)果不一樣）

#18.7356606526

#12.5798298022

random.randint(a, b)

random.randint()的函數(shù)原型為：random.randint(a, b)，用于生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限，生成的隨機(jī)數(shù)n: a = n = b

Note:a = [random.randint(0, 100) for __ in range(100)] #生成100個(gè)指定范圍內(nèi)的整數(shù)

[python] view plaincopy

print random.randint(12, 20) #生成的隨機(jī)數(shù)n: 12 = n = 20

print random.randint(20, 20) #結(jié)果永遠(yuǎn)是20

#print random.randint(20, 10) #該語(yǔ)句是錯(cuò)誤的。下限必須小于上限。

random.randrange(, stop[, step])

random.randrange的函數(shù)原型為：random.randrange(,

stop[, step])，從指定范圍內(nèi)，按指定基數(shù)遞增的集合中 獲取一個(gè)隨機(jī)數(shù)。如：random.randrange(10, 100,

2)，結(jié)果相當(dāng)于從[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中獲取一個(gè)隨機(jī)數(shù)。random.randrange(10,

100, 2)在結(jié)果上與 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

random.choice(sequence)

random.choice從序列中獲取一個(gè)隨機(jī)元素。其函數(shù)原型為：random.choice(sequence)。參數(shù)sequence表示一個(gè)有序類型。這里要說(shuō)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, 字符串都屬于sequence。有關(guān)sequence可以查看python手冊(cè)數(shù)據(jù)模型這一章，也可以參考： 。下面是使用choice的一些例子：

[python] view plaincopy

print random.choice("學(xué)習(xí)Python")

print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])

print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))

random.shuffle(x[, random])

random.shuffle的函數(shù)原型為：random.shuffle(x[, random])，用于將一個(gè)列表中的元素打亂。如:

[python] view plaincopy

p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]

random.shuffle(p)

print p

#---- 結(jié)果（不同機(jī)器上的結(jié)果可能不一樣。）

#['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']

random.sample(sequence, k)

random.sample的函數(shù)原型為：random.sample(sequence, k)，從指定序列中隨機(jī)獲取指定長(zhǎng)度的片斷。sample函數(shù)不會(huì)修改原有序列。

[python] view plaincopy

list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

slice = random.sample(list, 5) #從list中隨機(jī)獲取5個(gè)元素，作為一個(gè)片斷返回

print slice

Note:上面這些方法是random模塊中最常用的，在Python手冊(cè)中，還介紹其他的方法。

python基礎(chǔ)2：隨機(jī)數(shù)生成—random模塊、numpy中的random函數(shù)

在Python中可以用于隨機(jī)數(shù)生成的有兩種主要途徑，一是random模塊，另一個(gè)是numpy庫(kù)中random函數(shù)。

在我們?nèi)粘Ｊ褂弥?，如果是為了得到隨機(jī)的單個(gè)數(shù)，多考慮random模塊；如果是為了得到隨機(jī)小數(shù)或者整數(shù)的矩陣，就多考慮numpy中的random函數(shù),當(dāng)然numpy也可以的到隨機(jī)的單個(gè)數(shù)

一、random模塊

二、numpy庫(kù)中random函數(shù)

random模塊中將近有7個(gè)函數(shù)都是可以用來(lái)生成隨機(jī)數(shù)的:

作用：隨機(jī)生成一個(gè) [0,1) 的浮點(diǎn)數(shù)

作用：隨機(jī)生成一個(gè) [a,b) 的浮點(diǎn)數(shù)

作用：隨機(jī)生成一個(gè) [a,b] 的整數(shù)

作用：從列表，元組，字符串、集合（可用于for循環(huán)的數(shù)據(jù)類型）中隨機(jī)選擇一個(gè)元素

作用：在生成的以a為始，每step遞增，以b為終這樣的一個(gè)整數(shù)序列中隨機(jī)選擇一個(gè)數(shù)

作用：打亂一個(gè)列表的元素順序

從序列population中隨機(jī)取出k個(gè)數(shù)；population的類型可以是列表、元組、集合、字符串；

在Numpy庫(kù)中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()隨機(jī)函數(shù)。

作用：返回一個(gè)或一組服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)樣本值

備注：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是以0為均數(shù)、以1為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布，記為N（0，1）。對(duì)應(yīng)的正態(tài)分布曲線如下所示，即

作用：使用方法與np.random.randn()函數(shù)相同 ，通過(guò)本函數(shù)可以返回一個(gè)或一組服從“0~1”均勻分布的隨機(jī)樣本值。隨機(jī)樣本取值范圍是[0,1)，不包括1

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

輸入：

low—–為最小值

high—-為最大值

size—–為數(shù)組維度大小

dtype—為數(shù)據(jù)類型，默認(rèn)的數(shù)據(jù)類型是np.int。

作用： 返回隨機(jī)整數(shù)或整型數(shù)組，范圍區(qū)間為[low,high），包含low，不包含high； high沒(méi)有填寫時(shí)，默認(rèn)生成隨機(jī)數(shù)的范圍是[0，low

np.random.random([size])

作用：生成[0,1)之間的浮點(diǎn)數(shù),與np.random.rand()功能類似

np.random.choice(a,[ size, replace, p])

參考文檔1： 【python】numpy之random庫(kù)簡(jiǎn)單的隨機(jī)數(shù)據(jù)生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）

參考文檔2： Python中隨機(jī)數(shù)的生成

參考文檔3： numpy.random模塊常用函數(shù)

終于寫完了，我以為它很簡(jiǎn)單的………………預(yù)計(jì)1小時(shí)，結(jié)果寫了2.5小時(shí)

Python初學(xué)者的一點(diǎn)疑問(wèn)？

可以

不是遞歸, 遞歸是一個(gè)功能的自我調(diào)用. 這里也不需要遞歸.

你可以使用更簡(jiǎn)單的方法. 先把列表打亂(使用shuffle函數(shù)), 然后在一排人中隨機(jī)插兩個(gè)不同的隔板進(jìn)去, 就相當(dāng)于把人分成了三組. 這樣實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單, 并且不會(huì)產(chǎn)生空的現(xiàn)象.

python實(shí)現(xiàn)彈球反彈

from tkinter import *

import time

import random

class Ball:

def init (self,canvas,color):

# print("begin create ball:",type(canvas),color)

self.canvas=canvas

self.id=canvas.create_oval(10,10,25,25,fill=color) #，繪制帶顏色和上下坐標(biāo)的橢圓形oval，保存小球ID

self.canvas.move(self.id,250,100) #用x方向和y方向位移，讓小球移動(dòng)到中心位置（500/2; 200/2)

starts=[-3,-2,-1,1,2,3]

random.shuffle(starts) #重新洗牌，對(duì)隨機(jī)數(shù)重新放置

self.x=starts[0]

self.y=-3

self.canvas_height=self.canvas.winfo_height() #獲取畫布當(dāng)前高度

self.canvas_width=self.canvas.winfo_width() #獲取畫布當(dāng)前寬度

tk = Tk()

tk.title('彈球游戲')

tk['width']=400

tk['height']=300

tk.resizable(False,False) #窗口大小不能調(diào)整，也可以用0替代False

tk.wm_attributes("-topmost",1) #此窗口放到其他所有窗口之前

canvas = Canvas(tk,width=500,height=400,bd=0,highlightthickness=0) #后面兩個(gè)具名函數(shù) bd high...表示畫筆之外無(wú)邊框

canvas.pack() #調(diào)整畫布大小

tk.update() #動(dòng)畫初始化

ball = Ball(canvas,'red') #把畫布保存到對(duì)象變量中，準(zhǔn)備在它上面畫球

while True:

ball.draw()

#重畫圖像

tk.update_idletasks()

tk.update()

#等待一會(huì)

time.sleep(0.01)

tk.mainloop() # stops mainloop

python函數(shù)深入淺出 17.random.randint()函數(shù)詳解

random() 函數(shù)命名來(lái)源于英文單詞random(隨機(jī))。

randint是random + integer拼接簡(jiǎn)寫而成，代表隨機(jī)一個(gè)整數(shù)

Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的random函數(shù)，可以生成隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機(jī)選擇列表序列中的一個(gè)元素，打亂一組數(shù)據(jù)等。

random.randint() 函數(shù)的例子：

用于生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限，生成的隨機(jī)數(shù)n：a=n=b

a必須小于或等于b，否則報(bào)錯(cuò)。

其他random的方法：

無(wú)

隨機(jī)數(shù)是用于生成測(cè)試入?yún)⒌暮棉k法，也常見(jiàn)于各種需要隨機(jī)的場(chǎng)合。

但是每次隨機(jī)帶來(lái)的不確定性也會(huì)造成某些驗(yàn)證功能的困難，因此可以使用random.seed()通過(guò)指定隨機(jī)的種子值保證每次生成隨機(jī)數(shù)是同一序列的偽隨機(jī)數(shù)。觀察下面的輸出：

對(duì)基礎(chǔ)運(yùn)行環(huán)境有疑問(wèn)的，推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎(chǔ)篇

新聞名稱：python隨機(jī)函數(shù)洗牌,python中的隨機(jī)數(shù)函數(shù)
網(wǎng)站鏈接：http://muchs.cn/article34/hcpise.html

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