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  • python random库

    2018-09-20 18:15:49
    这是根据前人的总结而总结的模块,可以了解一下,也许有收获
  • 本文实例为大家分享了python绘制雪花的具体代码,供大家参考,具体内容如下 ...from random import * def ground(): hideturtle() speed(100) for i in range(400): pensize(randint(5,10)) x=randint(-40
  • python库 一: random库基本介绍

    千次阅读 2021-02-26 10:01:59
    python库 一: random库基本介绍 random库是使用随机数的Python标准库 随机数是随机产生的数据(比如抛硬币),但时计算机是不可能产生随机值,真正的随机数也是在特定条件下产生的确定值,计算机不能产生真正的...

    python库 一: random库基本介绍

    random库是使用随机数的Python标准库

    随机数是随机产生的数据(比如抛硬币),但时计算机是不可能产生随机值,真正的随机数也是在特定条件下产生的确定值,计算机不能产生真正的随机数,那么伪随机数也就被称为随机数.

    python中用于生成伪随机数的函数库是random
    因为是标准库,使用时候只需要import random

    import random
    print(dir(random))
    

    通过上面的语句,可以查看random的属性,方法列表。

    random的常用方法:

    1. random.seed(a=None)
      Python中产生随机数使用随机数种子来产生 (只要种子相同,产生的随机序列,无论是每一个数,还是数与数之间的关系都是确定的,所以随机数种子确定了随机序列的产生.

    2. random.random()
      生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数.

    3. random.randint(a,b)
      生成一个[a,b]之间的随机整数.

    4. random.randrange(m,n[,k])
      生成一个[m,n)之间以k(默认为1)为步长的随机整数.

    5. random.uniform(a,b)
      生成一个[a,b]之间的随机小数.

    6. random.choice(seq)
      从序列中随机选择一个元素

    7. random.shuffle(seq)
      将序列seq中元素随机排列,返回打乱后的序列

    展开全文
  • Python 的 random

    2020-12-20 21:44:05
    Python 的 random 实现了各种分布的伪随机数生成。 整数 random.randrange(start, stop=None, step=1):从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。stop 与 step 可以缺省,stop 缺省时返回 range...
  • 主要介绍了python random库使用方法及异常处理,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • python小白进阶之路三——循环结构入门练习+Random库练习。在学习过程中自己整理的具有代表性的练习题目,欢迎食用
  • python第三方的安装 PyInstaller PyInstaller能够在不同操作系统下将python源文件打包,变成直接可运行的可执行文件。

    python第三方库的安装

    在这里插入图片描述

    PyInstaller库

    PyInstaller库能够在不同操作系统下将python源文件打包,变成直接可运行的可执行文件。
    可以通过—F参数对python源文件生成一个独立的可执行文件。

    PyInstaller -F SnowView.py
    

    执行后在dist目录中出现了SnowView.exe可执行文件。
    在这里插入图片描述

    random库

    在这里插入图片描述

    使用random库来生成随机数
    最基本 random.random() 生成一个0~1之间的随机小数

    from random import *
    print(random())
    
    0.02407647202090879
    

    random.seed()函数

    初始化随机数种子,随机数是随机取得,如果想要复现生成的随机数的话需要设置随机数种子。

    from random import  *
    seed(10)
    print(random())
    print(random())
    
    seed(10)
    print(random())
    print(random())
    
    0.5714025946899135
    0.4288890546751146
    0.5714025946899135
    0.4288890546751146
    

    random.randint()函数

    生成一个[a,b)之间的随机整数

    from random import  *
    print(randint(1,5))
    
    3
    

    random.uniform(a,b)函数

    生成一个[a,b]之间的随机小数

    from random import  *
    print(uniform(1,5))
    
    3.5783611261343165
    

    random.shuffle()函数

    将序列元素的顺序打乱后返回

    from random import  *
    a = [1,2,3,4]
    shuffle(a)
    print(a)
    
    [1, 2, 4, 3]
    

    random.choice()函数

    随机选择列表中的一个元素返回

    from random import  *
    a = [1,2,3,4]
    print(choice(a))
    
    3
    

    random.sample(k,a)函数

    从类型k中随机选取a个元素,并以列表形式返回。

    from random import  *
    a = [1,2,3,4]
    print(sample(a,3))
    
    [2, 1, 4]
    
    展开全文
  • random库使用

    2020-03-26 19:12:54
    random库常用random库基本随机数函数扩展随机函数randint()randrange()getrandbits()uniform()choice()shuffle()需要掌握 随机数使用的python标准库,采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列中的元素 random库...


    随机数使用的python标准库,采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列中的元素
    random库主要用于生成随机数
    引用import random

    常用random库

    基本随机数函数:seed(),random()
    扩展随机数函数:randint(),getrandbits(),uniform(),
    randrange(),chhoice(),shuffle()

    基本随机数函数

    随机数种子 梅森旋转算法,
    seed() 使用方法初始化给定的随机数种子,默认为当前系统时间
    random.seed(10)#产生种子10对应的序列

    eg.In[22]: import random
    random.seed(10)
    random.random()
    Out[24]: 0.5714025946899135#调用第一次
    random.random()
    Out[25]: 0.4288890546751146#调用第二次
    `
    

    设定种子后续调用是同一个

    random.seed(10)
    random.random()
    Out[24]: 0.5714025946899135#调用第一次
    random.seed(10)
    random.random()
    Out[27]: 0.5714025946899135#调用第二次
    
    

    扩展随机函数

    randint()

    生成(a, b)整数,
    eg.random.randint(10, 100)
    输出64

    randrange()

    生成[m,n)以k为步长的随机整数
    eg.random.randrange(10, 100, 10)
    输出80

    getrandbits()

    生成一个K比特长的随机整数
    eg.random.getrandbits(16)
    输出37885

    uniform()

    生成一个[a,b]之间的随机小数
    eg.random.uniform(10, 100)
    输出11.334920142209832

    choice()

    从seq中随机选择一个元素
    eg。random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6])#序列元素,在列表中随机选举
    输出4

    shuffle()

    从seq中元素随机排列,返回打乱后的序列
    eg.s=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    random.shuffle(s)
    print(s)
    输出[3, 9, 7, 4, 1, 2, 6, 5, 8]

    需要掌握

    1、能供利用随机数种子产生“确定”伪随机数
    2、能够产生随机数
    3、能够对序列类型操作

    展开全文
  • Python random库的使用

    2019-04-08 21:55:08
      随机数在计算机应用中十分常见,Python 内置的random库主要用于产生各种分布的伪随机数序列。random库采用梅森旋转算法(MersenneTwister)生成伪随机数序列,可用于除随机性要求更高的加解密算法外的大多数工程...

    random 库概述

      随机数在计算机应用中十分常见,Python 内置的random库主要用于产生各种分布的伪随机数序列。random库采用梅森旋转算法(MersenneTwister)生成伪随机数序列,可用于除随机性要求更高的加解密算法外的大多数工程应用。
      使用random库的主要目的是生成随机数,因此,读者只需要查阅该库中随机数生成函数,找到符合使用场景的函数即可。该库提供了不同类型的随机数函数,所有函数都是基于最基本的random.random()函数扩展实现。

    拓展:伪随机数和真随机数
       随机数或随机事件都是不确定性的产物,其结果是不可预测、产生之前不可预见。无论计算机产生的随机数看起来多么“随机”,它们也不是真正意义上的随机数。因为计算机是按照一定算法产生随机数的,其结果是确定的、可预见的,称为“伪随机数”。真正意义上的随机数不能评价。如果存在评价随机数的方法,即判断一个数是否是随机数,那么这个随机数就有确定性,将不再是随机数。

    random 库解析

                         random库常用函数(共9个)

    函数  描述
    seed(a=None) 初始化随机数种子,默认值为当前系统时间
    random() 生成一个[0.0,0.1)之间的随机小数
    randint(a,b) 生成一个[a,b]之间的整数
    getrandbist(k) 生成一个k比特长度的随机整数
    randrange(start, stop[,step]) 生成一个[start,stop)之间以step为步数的随机整数
    uniform(a,b) 生成一个[a,b]之间的随机小数
    choice(a,b) 从序列类型,例如列表中随机返回一个元素
    shuffle(seq) 将序列类型中的元素随机排列,返回打乱后的序列
    sample(pop,k) 从pop类型中随机选取k个元素,以列表类型返回

    random库的引用方法(两种):import randomfrom random import *

    例子

    >>> from random import*
    >>> random()
    0.11440141018134065
    
    >>> uniform(1,100)
    55.35658845886782
    >>> uniform(7,25)
    21.66656672928412
    
    >>> randrange(0,100,7)
    14
    
    >>> randint(1,10)
    3
    
    >>> choice(range(50))
    0
    >>> choice(range(50))
    3
    
    >>> ls = list(range(8))
    
    >>> print(ls)
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    >>> shuffle(ls)
    >>> print(ls)
    [5, 4, 6, 2, 1, 7, 0, 3]
    >>> 
    

    以上内容来自教材《Python语言程序设计基础》(第2版)P111

    展开全文
  • random库:Python随机数的生成与应用

    千次阅读 2021-04-13 13:47:05
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