python隨機函數都有哪些

㈠ python中，哪個選項是random庫中用於生成隨機小數的函數

python中，「random()」是random庫中用於生成隨機小數的函數。

python中用於生成偽隨機數的函數庫是random，因為是標准庫，使用時候只需要import random；random庫包含兩類函數，常用的共8個：

基本隨機函數：seed()，random()

擴展隨機函數：randint()，getrandbits()，uniform()，randrange()，choice()，shuffle()

(1)python隨機函數都有哪些擴展閱讀：

random庫採用梅森旋轉演算法（Mersennne Twister）生成偽隨機數序列，可用於除隨機性要求更高的加解密演算法外的大多數工程應用。

使用random庫的主要目的是生成隨機數；該庫提供了不同類型的隨機數函數，所有函數都是基於最基本的random.random()函數擴展實現。

㈡ python裡面有哪些自帶函數

python系統提供了下面常用的函數：
1. 數學庫模塊（math）提供了很多數學運算函數；
2.復數模塊（cmath）提供了用於復數運算的函數；
3.隨機數模塊（random）提供了用來生成隨機數的函數；
4.時間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時間的函數。
注意：在調用系統函數之前，先要使用import 語句導入 相應的模塊
該語句將模塊中定義的函數代碼復制到自己的程 序中，然後就可以訪問模塊中的任何函數，其方 法是在函數名前面加上「模塊名.」。
希望能幫到你。

㈢ python中模塊random是什麼意思

random庫是使用隨機數的Python標准庫
從概率論角度來說，隨機數是隨機產生的數據（比如拋硬幣），但時計算機是不可能產生隨機值，真正的隨機數也是在特定條件下產生的確定值，只不過這些條件我們沒有理解，或者超出了我們的理解范圍。計算機不能產生真正的隨機數，那麼偽隨機數也就被稱為隨機數
--偽隨機數：計算機中通過採用梅森旋轉演算法生成的（偽）隨機序列元素
python中用於生成偽隨機數的函數庫是random
因為是標准庫，使用時候只需要import random
random庫包含兩類函數，常用的共8個
        --基本隨機函數： seed(), random()
        --擴展隨機函數：randint(), getrandbits(), uniform(), randrange(), choice(), shuffle()

㈣ random函數的用法

用法：

1、隨機生成（0,1）之間的浮點數

random.random()

2、隨機生成100-200的整數

random.randint(100,200)

3、隨機產生范圍為10間隔為2的數

random.randrange(0,11,2)

註：這里輸出（0,2,4,6,8,10）中一個

4、從序列中隨機抽選一個數

random.choice(list)

5、隨機排序

random.shuffle(list)

註：list元素為數值型

從序列中獲取指定長度為3的字元

(4)python隨機函數都有哪些擴展閱讀：

Python的random方法

random.random()用於生成一個指定范圍內的隨機符點數，兩個參數其中一個是上限，一個是下限。如果a > b，則生成隨機數n: a <= n <= b。如果 a <b， 則 b <= n <= a。

print random.uniform(10, 20)print random.uniform(20, 10)

#18.7356606526

#12.5798298022

random.randint（）用於生成一個指定范圍內的整數。其中參數a是下限，參數b是上限，Python生成隨機數

print random.randint(12, 20) #生成的隨機數n: 12 <= n <= 20print random.randint(20, 20) #結果永遠是20

print random.randint(20, 10) #該語句是錯誤的。

下限必須小於上限。

㈤ 用python生成隨機數的幾種方法

1 從給定參數的正態分布中生成隨機數
當考慮從正態分布中生成隨機數時，應當首先知道正態分布的均值和方差（標准差），有了這些，就可以調用python中現有的模塊和函數來生成隨機數了。這里調用了Numpy模塊中的random.normal函數，由於邏輯非參簡單，所有直接貼上代碼如下：
import numpy as np# 定義從正態分布中獲取隨機數的函數def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態分布的均值 :param scale: 正態分布的標准差 :return:從正態分布中產生的隨機數 """ # 正態分布中的隨機數生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數調用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 列印結果 print(n) # 結果:3.275192443463058

2 從給定參數的均勻分布中獲取隨機數的函數
考慮從均勻分布中獲取隨機數的時候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然後調用Numpy模塊的random.uniform函數生成隨機數。
import numpy as np# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數調用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 列印結果 print(n) # 結果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成隨機數
有時候我們需要按照指定的概率生成隨機數，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個概率列表，從列表對應的數字列表或區間列表中生成隨機數，分兩部分討論。
3.1 按照指定概率從數字列表中隨機抽取數字
假設給定一個數字列表和一個與之對應的概率列表，兩個列表對應位置的元素組成的元組即表示該數字在數字列表中以多大的概率出現，那麼如何根據這些已知條件從數字列表中按概率抽取隨機數呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數字列表中以一定的概率取出對應區間中數字的函數def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數字列表 :param pro_list:數字對應的概率列表 :return:按概率從數字列表中抽取的數字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數調用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 列印結果 print(n) # 結果:1

3.2 按照指定概率從區間列表中的某個區間內生成隨機數
給定一個區間列表和一個與之對應的概率列表，兩個列表相應位置的元素組成的元組即表示某數字出現在某區間內的概率是多少，已知這些，我們如何生成隨機數呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達到目的，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數字列表中以一定的概率取出對應區間中數字的函數def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數字列表 :param pro_list:數字對應的概率列表 :return:按概率從數字列表中抽取的數字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 從區間[number. number - 1]上隨機抽取一個值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數調用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 列印結果 print(n) # 結果:3.49683787011193

㈥ python基礎2：隨機數生成—random模塊、numpy中的random函數

在Python中可以用於隨機數生成的有兩種主要途徑，一是random模塊，另一個是numpy庫中random函數。

在我們日常使用中，如果是為了得到隨機的單個數，多考慮random模塊；如果是為了得到隨機小數或者整數的矩陣，就多考慮numpy中的random函數,當然numpy也可以的到隨機的單個數

一、random模塊
二、numpy庫中random函數

random模塊中將近有7個函數都是可以用來生成隨機數的:

作用：隨機生成一個 [0,1) 的浮點數

作用：隨機生成一個 [a,b) 的浮點數

作用：隨機生成一個 [a,b] 的整數

作用：從列表，元組，字元串、集合（可用於for循環的數據類型）中隨機選擇一個元素

作用：在生成的<以a為始，每step遞增，以b為終>這樣的一個整數序列中隨機選擇一個數

作用：打亂一個列表的元素順序

從序列population中隨機取出k個數；population的類型可以是列表、元組、集合、字元串；

在Numpy庫中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()隨機函數。

作用：返回一個或一組服從標准正態分布的隨機樣本值

備註：標准正態分布是以0為均數、以1為標准差的正態分布，記為N（0，1）。對應的正態分布曲線如下所示，即

作用：使用方法與np.random.randn()函數相同 ，通過本函數可以返回一個或一組服從「0~1」均勻分布的隨機樣本值。隨機樣本取值范圍是[0,1)，不包括1

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
輸入：
low—–為最小值
high—-為最大值
size—–為數組維度大小
dtype—為數據類型，默認的數據類型是np.int。

作用： 返回隨機整數或整型數組，范圍區間為[low,high），包含low，不包含high； high沒有填寫時，默認生成隨機數的范圍是[0，low

np.random.random([size])
作用：生成[0,1)之間的浮點數,與np.random.rand()功能類似

np.random.choice(a,[ size, replace, p])

參考文檔1： 【python】numpy之random庫簡單的隨機數據生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）
參考文檔2： Python中隨機數的生成
參考文檔3： numpy.random模塊常用函數

終於寫完了，我以為它很簡單的………………預計1小時，結果寫了2.5小時

㈦ python用什麼函數產生隨機數

在python中用於生成隨機數的模塊是random,在使用前需要import
random.random:
random.random():生成一個0-1之間的隨機浮點數.例:

[python] view plain
import random
print random.random()
# 0.87594424128
random.uniform
random.uniform(a, b):生成[a,b]之間的浮點數.例:

[python] view plain
import random
print random.uniform(0, 10)
# 5.27462570463
random.ranint
random.randint(a, b):生成[a,b]之間的整數.例:

[python] view plain
import random
print random.randint(0, 10)
# 8
random.randrange
random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step為基數隨機取一個數.如random.randrange(0, 20, 2),相當於從[0,2,4,6,...,18]中隨機取一個.例:

[python] view plain
import random
print random.randrange(0, 20, 2)
# 14

㈧ random函數怎麼用

在python語言中，random函數生成隨機數，根據不同的方法生成不同范圍的隨機數。那麼random函數具體怎麼使用，操作方法如下。

1、首先在打開的軟體中，random.random()：返回一個隨機數，范圍是0到1之間。