python|100天精通Python（基础篇）——第30天（标准库random） pycharm|etl工程师|list

文章目录

前言
一、random库介绍
二、常用函数
- random.seed(a)
- random.random()
- random.uniform(a,b)
- random.randint(a,b)
- random.randrange(start,stop,[step])
- random.getrandbits(k)
- random.choice(seq)
- random.shuffle(seq)
- random.sample(pop,k)
三、不常用函数
- random.getstate()
- random.setstate(state)
- random.betavariate(alpha, beta)
- random.expovariate(lambd)
- random.gammavariate(alpha, beta)
- random.gauss(mu, sigma)
- random.normalvariate(mu, sigma)
- random.paretovariate(alpha)
- random.weibullvariate(alpha,beta)
四、真实案例
- 随机密码字符串
- 计算圆周率

前言

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一、random库介绍

random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。为什么称为伪随机数：即人类使用算法等方式，以一个基准（也被叫做种子,最常用的就是时间戳）来构造一系列数字，这些数字的特性符合人们所理解的随机数。但因为是通过算法得到的，所以一旦算法和种子都确定，那么产生的随机数序列也是确定的，所以叫伪随机数。

import random

二、常用函数 random.seed(a)

设置初始化随机种子，可输出相同随机数序列；a取整数或浮点数，不设置时默认以系统时间为种子

import randomprint("没有设定种子时") for i in range(5): ret = random.randint(1, 10) print(ret, end=" ") print()print("设定种子时") random.seed(1) for i in range(5): ret = random.randint(1, 10) print(ret, end=" ")

输出结果：

python|100天精通Python（基础篇）——第30天（标准库random）

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如上图可以看出：没有显式设定种子时，每次输出的随机数都是不一样的；显式设定种子时，每次输出的随机数都是一样的
random.random()

用于生成一个 0.0 到 1.0 的随机浮点数

>>> import random >>> random.random() 0.9279749775408933 >>> random.random() 0.12720379394341363 >>> random.random() 0.9391670189485866

random.uniform(a,b)

生成一个[a,b]之间的随机小数；a, b 取整数或浮点数

>>> import random >>> random.uniform(10.0, 20.0) 10.839441969258752 >>> random.uniform(10.0, 20.0) 12.233491150445115 >>> random.uniform(10, 20) 11.290566243261305

random.randint(a,b)

生成一个[a,b]之间的随机整数

>>> import random >>> random.randint(10,100) 100 >>> random.randint(10,100) 83 >>> random.randint(10,100) 66

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

生成一个[start,stop)之间以step为步数的随机整数；start,stop,step取整数，step不设时默认值为1

随机生成1-100的整数：

>>> import random >>> random.randrange(1,100) 54 >>> random.randrange(1,100) 21 >>> random.randrange(1,100) 71

随机生成1-100的奇数：

>>> import random >>> random.randrange(1,100,2) 37 >>> random.randrange(1,100,2) 63 >>> random.randrange(1,100,2) 29

随机生成1-100的偶数：

>>> import random >>> random.randrange(2,100,2) 62 >>> random.randrange(2,100,2) 6 >>> random.randrange(2,100,2) 46

random.getrandbits(k)

生成一个占内存k位以内的随机整数；k取长度的整数值

>>> import random >>> random.getrandbits(10) 29 >>> random.getrandbits(10) 540 >>> random.getrandbits(10) 227

random.choice(seq)

从序列类型seq中随机返回一个元素；seq取序列类型：如字符串，列表，元组

>>> import random >>> list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'g'] >>> random.choice(list) 'b' >>> random.choice(list) 'f' >>> random.choice(list) 'g'

random.shuffle(seq)

将序列类型中元素随机排序，返回打乱后序列，seq被改变（改变原列表），shuffle为洗牌之意； seq取序列类型：如字符串，列表，元组

>>> import random >>> list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'g'] >>> random.shuffle(list) >>> list ['c', 'a', 'f', 'd', 'g', 'b'] >>> random.shuffle(list) >>> list ['f', 'a', 'b', 'c', 'g', 'd'] >>> random.shuffle(list) >>> list ['a', 'd', 'g', 'c', 'b', 'f']

random.sample(pop,k)

从pop中选取k个元素，以列表类型返回（不改变原列表）；pop取序列类型，k取整数：代表选取个数

>>> import random >>> list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'g'] >>> random.sample(list, 4) ['b', 'f', 'c', 'a'] >>> random.sample(list, 4) ['g', 'f', 'b', 'd'] >>> random.sample(list, 4) ['g', 'f', 'c', 'b']

三、不常用函数 random.getstate()

捕获并返回生成器当前内部状态的对象，可以把它传递给setstate()函数来把生成器内部状态恢复到调用getstate()函数之前的状态。相当于备份。

random.setstate(state)

state应为getstate()函数的结果，用来把生成器当前的内部状态恢复为state。

random.betavariate(alpha, beta)

Beta分布：参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0，返回值的范围介于 0 和 1 之间。

random.expovariate(lambd)

指数分布

random.gammavariate(alpha, beta)

Gamma分布：参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0

random.gauss(mu, sigma)

高斯分布：mu是平均值，sigma是标准差。

random.normalvariate(mu, sigma)

正态分布：mu是平均值，sigma是标准差。

random.paretovariate(alpha)

帕累托分布：alpha是形状参数。

random.weibullvariate(alpha,beta)

威布尔分布：alpha是比例参数，beta是形状参数。

四、真实案例随机密码字符串

字符串包括数字和字母，可以指定密码的位数

import random import stringdef get_random_string(length): # 随机生成字母和数字的位数 num_count = random.randint(1, length - 1) letter_count = length - num_count# 随机抽样生成数字序列 num_list = [random.choice(string.digits) for _ in range(num_count)]# 随机抽样生成字母序列 letter_list = [random.choice(string.ascii_letters) for _ in range(letter_count)]# 合并字母和数字 all_list = num_list + letter_list# 乱序 random.shuffle(all_list)result = "".join([i for i in all_list]) return result# 生成10位的密码 password1 = get_random_string(10) print(password1) # 生成15位的密码 password2 = get_random_string(15) print(password2) # 生成20位的密码 password3 = get_random_string(20) print(password3)

输出结果：

41eD76F3e1 915087432k8443z 002L5292840A07284755

计算圆周率 1）圆周率的近似计算公式：

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pi = 0 N = 100 for k in range(N): pi += 1 / pow(16, k) * (4 / (8 * k + 1) - 2 / (8 * k + 4) - 1 / (8 * k + 5) - 1 / (8 * k + 6)) print("圆周率值是：%s" % pi)

输出结果：

圆周率值是: 3.141592653589793

2）蒙特卡洛算法：

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import randomDARTS = 1000 * 1000 * 10 hits = 0.0for i in range(1, DARTS + 1): x, y = random.random(), random.random() dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5) if dist <= 1.0: hits = hits + 1 pi = 4 * (hits / DARTS) print("圆周率值是：%s" % pi)

【python|100天精通Python（基础篇）——第30天（标准库random）】输出结果：