調(diào)用隨機(jī)函數(shù)Python 調(diào)用隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生20個(gè)互不相同的整數(shù)

python用什么函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)

在python中用于生成隨機(jī)數(shù)的模塊是random,在使用前需要import

創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家集網(wǎng)站建設(shè),南木林企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),南木林品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,南木林網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,南木林網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長(zhǎng)自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

random.random:

random.random():生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.random()

# 0.87594424128

random.uniform

random.uniform(a, b):生成[a,b]之間的浮點(diǎn)數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.uniform(0, 10)

# 5.27462570463

random.ranint

random.randint(a, b):生成[a,b]之間的整數(shù).例:

[python] view plain copy

import random

print random.randint(0, 10)

# 8

random.randrange

random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step為基數(shù)隨機(jī)取一個(gè)數(shù).如random.randrange(0, 20, 2),相當(dāng)于從[0,2,4,6,...,18]中隨機(jī)取一個(gè).例:

[python] view plain copy

import random

print random.randrange(0, 20, 2)

# 14

如何用python生成隨機(jī)的15行6列的隨機(jī)數(shù)據(jù)

用python生成隨機(jī)的15行6列的隨機(jī)數(shù)據(jù)的方法如下：

1.import numpy as np # 定義從正態(tài)分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù) def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態(tài)分布的均值 :param scale: 正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差 :return:從正態(tài)分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 正態(tài)分布中的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number # 主模塊 if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.275192443463058

2 從給定參數(shù)的均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù)

考慮從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的時(shí)候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然后調(diào)用Numpy模塊的random.uniform函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)。

import numpy as np # 定義從均勻分布中獲取隨機(jī)數(shù)的函數(shù) def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) """ # 均勻分布的隨機(jī)數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 主模塊 if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成隨機(jī)數(shù)

有時(shí)候我們需要按照指定的概率生成隨機(jī)數(shù)，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測(cè)下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問(wèn)題和上面的例子相似，要求給定一個(gè)概率列表，從列表對(duì)應(yīng)的數(shù)字列表或區(qū)間列表中生成隨機(jī)數(shù)，分兩部分討論。

python3.6 secrets隨機(jī)數(shù)函數(shù)怎么使用

Python生成隨機(jī)數(shù)和隨機(jī)數(shù)質(zhì)量的方法，random.random()用于生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù)，兩個(gè)參數(shù)其中一個(gè)是上限，一個(gè)是下限。如果a b，則生成隨機(jī)數(shù)：pre t="code" l="python"print random.uniform(10, 20)

print random.uniform(20, 10)

#----

#18.

#12.

random.randint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，Python生成隨機(jī)數(shù)pre t="code" l="python"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。random.randrange方法從指定范圍內(nèi)，按指定基數(shù)遞增的集合中，下面對(duì)python生成隨機(jī)數(shù)的應(yīng)用程序的部分介紹：1.隨機(jī)整數(shù)：