Python中random模块生成随机数的七个常用函数的用法介绍

本篇文章给大家带来的内容是关于Python中random模块生成随机数的七个常用函数的用法介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

Python中的random模块用于生成随机数。

使用该模块之前需要 import random

几个常用的函数用法：

1、random.random

函数原型：

random.random()

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用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0

>>> random.random()0.5578093677010638

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2、random.uniform

函数原型：

random.uniform(a, b)

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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。

>>> random.uniform(10, 20)
16.864972616523794
>>> random.uniform(20, 10)
10.851664722380086

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3、random.randint

函数原型：

random.randint(a, b)

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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。

>>> random.randint(12, 20)
>>> random.randint(20, 20)
>>> random.randint(30, 20)  # 不能这样用，下限必须小于等于上限
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "D:\Software\Anaconda3\lib\random.py", line 221, in randint
    return self.randrange(a, b+1)
  File "D:\Software\Anaconda3\lib\random.py", line 199, in randrange
    raise ValueError("empty range for randrange() (%d,%d, %d)" % (istart, istop, width))

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4、random.randrange

函数原型：

random.randrange([start], stop[, step])

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从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数。如：random.randrange(10, 100, 2)，结果相当于从[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

>>> random.randrange(10, 100)
29
>>> random.randrange(10, 100, 2)
98

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5、random.choice

函数原型：

random.choice(sequence)

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从序列中获取一个随机元素。其中，参数sequence表示一个有序类型。注意：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。

>>> random.choice('HelloWorld')
'r'
>>> random.choice(['java', 'python', 'C' , 'PHP'])
'python'
>>> random.choice(('list', 'tuple', 'dict'))
'tuple'

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6、random.shuffle

函数原型：

random.shuffle(x[, random])

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用于将一个列表中的元素打乱。

>>> l = ['java', 'python', 'C' , 'PHP']
>>> random.shuffle(l)
>>> l
['PHP', 'C', 'java', 'python']

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7、random.sample

函数原型：

random.sample(sequence, k)

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从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。

>>> random.sample([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 5)
[7, 2, 9, 4, 1]

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以上就是Python中random模块生成随机数的七个常用函数的用法介绍的详细内容，更多请关注Work网其它相关文章！