一篇文章帶你了解python標準庫--random模塊
更新時間：2021年08月17日 15:43:53 作者：wakeyo_J
這篇文章主要給大家介紹了關于Python中random模塊常用方法的使用教程，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
1. random庫基本介紹
Random庫時使用隨機數的python標準庫
- 偽隨機數：采用梅森旋轉算法生成的（偽）隨機序列中的元素
- Random庫主要用于生成隨機數
- 使用random庫：import random
2. random庫概述
Random庫包含兩類函數，常用共8個
- 基本隨機函數：seed() random()
- 擴展隨機函數：randint() getrandbits() uniform()
- randrange() choice() shuffle()
2.1 基本隨機函數
- 隨機數種子
- 基本隨機函數
示例 1
>>> import random #調用random模塊 >>> random.seed(5) >>> random.random() 0.6229016948897019 >>> random.random() 0.7417869892607294
示例 2
>>> import random >>> random.seed(5) >>> random.random() 0.6229016948897019 >>> random.seed(5) >>> random.random() 0.6229016948897019
2.2 擴展隨機函數
擴展隨機函數
3. 隨機數函數的使用
- 能夠利用隨機數種子產生“確定“偽隨機數
- 能夠產生隨機整數
- 能夠對序列類型進行隨機操作
4. 實例
1.用random.random()生成一個基于0.0<=x<=1.0之間的浮點數
>>> import random >>> random.random() #調用random()方法 0.594515103049593 >>>
2.用random.uniform(a,b)在指定范圍獲取隨機數。返回一個隨機浮點數N，若a<=b，則返回a<=N<=b；若a>=b，則返回b<=N<=a。
>>> random.uniform(1,8) #在【1，8】范圍內獲取一個隨機浮點數 2.9432430789720927 >>> random.uniform(9,6) 6.502188530262087 >>> random.uniform(-10,-1) -1.6640665895566507 >>>
3.用random.triangular(low,high,mode)返回三角形分布的隨機數。
返回一個隨機的浮點數N，使得low<=N<=high，并且在這些邊界指定mode。low和high默認為0和1。mode參數默認為邊界之間的中點。若持續(xù)使用該方法，可以得到以mode為對稱點的隨機分布數據集。
>>> random.triangular() #在默認情況下產生一個三角形分布隨機數 0.764537932523999 >>> random.triangular(1,12) #指定【low，high】范圍參數 3.2879057952571604 >>> random.triangular(11,12,20) #指定low、high、mode參數 11.832700021006795 >>> random.triangular(0,5,10) 6.032774679089732 >>>
4.用random.betavariate(alpha,beta)求Beta分布，參數的條件是α>0和β>0，返回值的范圍介于0和1之間。
>>> random.betavariate(5,8) #求Beta隨機分布值 0.2348237132951728 >>>
標準庫只要了解每個類的使用方法和參數的含義與使用，就能很快上手python的標準庫，唯一的缺點就是你需要簡單記憶一下1經常用到的方法，有點費腦。
總結
本篇文章就到這里了，希望能給你帶來幫助，也希望您能夠多多關注腳本之家的更多內容！
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