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在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径,一是random模块,另一个是numpy库中random函数。
OUTLINE
- random模块
- numpy中的random函数
- 总结
random模块
random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:
① random.random()
功能:随机生成一个 [0,1) 的浮点数
用法:
import random
number = random.random()
# 输出:0.7178886135325596
② random.uniform(a,b)
功能:随机生成一个 [a,b) 的浮点数
用法:
number = random.uniform(2,4)
# 输出:2.070517705689751
③ random.randint(a,b)
功能:随机生成一个 [a,b] 的整数
用法:
number = random.randint(2,4)
# 输出:3
④ random.randrange(a,b,step)
功能:在生成的<以a为始,每step递增,以b为终>这样的一个整数序列中随机选择一个数
用法:
number = random.randrange(2,10,2)
# 输出:2
⑤ random.choice(sequence)
功能:从一个已有的sequence中随机选择一个元素
用法:
number = random.choice(range(2,10))
# 输出:6
number = random.choice('anbegvdje')
# 输出:g
⑥ random.sample(sequence,k)
功能:从某一序列中获取指定长度的片段
用法:
a = ['香蕉','苹果','橘子','眼影','眼线']
b = random.sample(a,2)
# 输出:['橘子', '苹果']
⑦ random.shuffle(列表)
功能:打乱一个列表的元素顺序
用法:
a = ['香蕉','苹果','橘子','眼影','眼线']
random.shuffle(a) # 打乱这个操作不需要重新定义对象,它作用的是对象本身
# 输出:['眼线', '苹果', '眼影', '橘子', '香蕉']
numpy中的random函数
numpy中的random函数可以调用的方法主要有两种,一种是生成随机浮点数,二是生成随机整数。
① np.random.randn(a,b)
功能:生成a*b维的随机数,且该数服从标准正太分布
用法:
data = np.random.randn(5,4)
# 输出:
array([[-1.6101468 , -0.81103612, 0.44875047, 0.55987574], [-0.33322916, 0.18676658, -0.18424432, -0.84435811], [ 0.57654276, 0.28830858, -0.73403656, 1.59404864], [ 0.39009202, 0.86239796, 0.66290243, -0.61292579], [ 0.03081516, 0.99335315, -0.6875357 , 0.90552971]])
② random.randint(low,high,size)
功能:生成一个<以low为下限,high为上限,size大小>的随机整数矩阵,其中数值范围包含low,不包含high
用法:
data = np.random.randint(low=2,high=5,size=(5,7))
# 输出:
array([[4, 2, 4, 4, 4, 4, 2], [4, 2, 2, 4, 3, 3, 3], [3, 4, 3, 4, 3, 3, 4], [3, 4, 2, 3, 3, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 2, 3, 2]])
总结
1、在我们日常使用中,如果是为了得到随机的单个数,多考虑random模块;如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵,就多考虑numpy中的random函数;
2、对于random模块的函数调用方法的记忆,可以多从它本身的英译出发,并多比较其不同从而加深理解~
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