python3实现随机数

下面我来详细讲解“Python3实现随机数”的完整攻略。

1. random库

Python中内置的random库可以生成伪随机数（Pseudorandom Numbers），它可以用来进行随机数的生成。

random库中生成随机数的函数有多种，下面介绍其中两个：

import random
random.randint(1, 10) # 生成1~10之间的随机整数

randrange(start, stop[, step])：根据start、stop和step参数，生成一个[start, stop)之间以step为步长的整数序列中的随机整数。例如：

import random 
random.randrange(0, 100, 2) # 生成0~100之间以2为步长的随机整数序列中的随机整数

import random 
random.random() # 生成[0, 1)之间的随机实数

import random 
random.uniform(1.0, 2.0) # 生成1.0~2.0之间的随机实数

import random
x = random.uniform(1.0, 2.0)
round(x, 2) # 保留两位小数

numpy库是Python中一个常用的科学计算库，其中也提供了随机数的生成函数。

numpy库中生成随机数的函数有多种，下面介绍其中两个：

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一个low到high（不包括high）之间的整数，可选size参数控制生成的随机数的形状，可选dtype参数控制生成的随机数数据类型。例如：

import numpy as np
np.random.randint(0, 10, size=(2,3)) # 生成2行3列，元素值在0~10之间的随机整数矩阵

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从给定的列表、数组等序列中生成随机数，可选size参数控制生成的随机数个数，可选replace参数控制随机数是否可重复选择，可选p参数控制序列中每个元素被选择的概率（需要和a中元素个数相同）。例如：

import numpy as np
a = ['red', 'green', 'blue']
np.random.choice(a, size=2, replace=True, p=[0.1, 0.3, 0.6]) # 从列表a中生成两个随机元素，元素可能重复，blue元素被选中的概率最大

numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成[0, 1)之间的实数，可选参数d0, d1, ..., dn控制生成的随机数的形状。例如：

import numpy as np
np.random.rand(2,3) # 生成2行3列元素值在[0, 1)之间的随机实数矩阵

numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)：生成[low, high)之间的实数，可选参数size控制生成的随机数的形状。例如：

import numpy as np
np.random.uniform(0, 1, size=(2,3)) # 生成2行3列元素值在[0, 1)之间的随机实数矩阵

至此，本篇攻略讲解了Python3中随机数生成的两种方式。下面提供一些示例说明。

生成一个长度为10的随机整数数组，元素在10~20之间。

代码实现：

import numpy as np
np.random.randint(10, 21, size=10)

结果输出：

array([18, 18, 10, 19, 13, 15, 19, 10, 10, 19])

生成一个长度为10的随机实数数组，元素在-5~5之间，保留三位小数。

代码实现：

import numpy as np
np.round(np.random.uniform(-5, 5, size=10), 3)

结果输出：

array([ 0.097, -2.62 , -3.392,  4.402, -3.084, -0.89 , -0.173,  4.134,
        1.931,  2.245])

希望以上内容能够对你有所帮助。

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