random模块
1.random.random()
#用于生成一个0到1的
随机浮点数：0<= n < 1.0
import random
a = random.random()
print(a)
2.random.uniform(a,b)
#用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。
如果a > b，则生成的随机数n: b <= n <= a。如果 a <b， 则 a <= n <= b。
import random
print(random.uniform(1,10))
print(random.uniform(10,1))
3.random.randint(a, b)
#用于生成一个指定范围内的整数。
其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b
import random
print(random.randint(1,10))
4.random.randrange([start], stop[, step])
#从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。
random.randrange(10, 30, 2)，结果相当于从[10, 12, 14, 16, … 26, 28]序列中获取一个随机数。
random.randrange(10, 30, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 30, 2) 等效。
import random
print(random.randrange(10,30,2))
5.random.choice(sequence)
#random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为：random.choice(sequence)。
参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下：sequence在python不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。
import random
lst = ['python','C','C++','javascript']
str1 = ('I love python')
print(random.choice(lst))
print(random.choice(str1))
6.random.shuffle(x[, random])
#用于将一个列表中的元素打乱,即将列表内的元素随机排列。
import random
p = ['A' , 'B', 'C', 'D', 'E' ]
random.shuffle(p)
print (p)
7.random.sample(sequence, k)
#从指定序列中随机获取指定长度的片断并随机排列。注意：sample函数不会修改原有序列。
import random
lst = [1,2,3,4,5]
print(random.sample(lst,4))
print(lst)
numpy.random
| 函数名称np.random. | 函数功能 | 参数说明 |
|---|---|---|
| rand(d0, d1, …, dn) | 产生均匀分布的随机数 | dn为第n维数据的维度 |
| randn(d0, d1, …, dn) | 产生标准正态分布随机数 | dn为第n维数据的维度 |
| randint(low[, high, size, dtype]) | 产生随机整数[low,high) | low：最小值；high：最大值；size：数据个数 |
| random_sample([size]) | 在[0,1）内产生随机数 | size：随机数的shape，可以为元祖或者列表，[2,3]表示2维随机数，维度为（2,3） |
| random([size]) | 同random_sample([size]) | 同random_sample([size]) |
| ranf([size]) | 同random_sample([size]) | 同random_sample([size]) |
| sample([size])) | 同random_sample([size]) | 同random_sample([size]) |
| choice(a[, size, replace, p]) | 从a中随机选择指定数据 | a：1维数组 size：返回数据形状 |
| bytes(length) | 返回随机位 | length：位的长度 |
(1) np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组
Out[7]:
array([[ 0.35369993, 0.0086019 , 0.52609906],
[ 0.31978928, 0.27069309, 0.21930115]])
(2）In [8]: np.random.randn(3,3) #三行三列正态分布随机数据
Out[8]:
array([[ 2.29864491, 0.52591291, -0.80812825],
[ 0.37035029, -0.07191693, -0.76625886],
[-1.264493 , 1.12006474, -0.45698648]])
(3）In [9]: np.random.randint(1,100,[5,5]) #(1,100）以内的5行5列随机整数
Out[9]:
array([[87, 69, 3, 86, 85],
[13, 49, 59, 7, 31],
[19, 96, 70, 10, 71],
[91, 10, 52, 38, 49],
[ 8, 21, 55, 96, 34]])
(4）In [10]: np.random.random(10) #(0,1）以内10个随机浮点数
Out[10]:
array([ 0.33846136, 0.06517708, 0.41138166, 0.34638839, 0.41977818,
0.37188863, 0.2508949 , 0.89923638, 0.51341298, 0.71233872])
(5）In [11]: np.random.choice(10) #[0,10)内随机选择一个数
Out[11]: 7
电脑产生随机数需要明白以下几点：
- 随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就不会变。
- 只要用户不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟（即定时/计数器的值）
- 随机数产生的算法与系统有关，Windows和Linux是不同的，也就是说，即便是随机种子一样，不同系统产生的随机数也不一样。
np.random.seed(1234) #设置随机种子为1234
