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python安全随机函数 python随机概率

IT技术random

python用什么函数产生随机数在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import
random.random:
random.random():生成一个0-1之间的随机浮点数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.random()
# 0.87594424128
random.uniform
random.uniform(a, b):生成[a,b]之间的浮点数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.uniform(0, 10)
# 5.27462570463
random.ranint
random.randint(a, b):生成[a,b]之间的整数.例:
[python] view plain copy
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为基数随机取一个数.如random.randrange(0, 20, 2),相当于从[0,2,4,6,...,18]中随机取一个.例:
[python] view plain copy
import random
print random.randrange(0, 20, 2)
# 14
randint在python中的意思python中的randint用来生成随机数，在使用randint之前，需要调用random库 。其表达是为random.randint(x,y)，参数x和y代表生成随机数的区间范围 。
random() 函数命名来源于英文单词random（随机） 。randint是randominteger拼接简写而成，代表随机一个整数 。
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串 ， 甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素 ， 打乱一组数据等 。
函数randint的使用
1、OUT = RANDINT
产生一个“ 0 ”或“ 1 ”等概率 。
2、OUT = RANDINT(M)
生成的M 矩阵的随机二进制数字，“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等 。
3、OUT = RANDINT(M,N)
生成的（M,N) 矩阵的随机二进制数字,“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等 。
4、OUT = RANDINT(M,N,RANGE)
生成的(M,N) 矩阵的随机二进制数字，RANGE范围可以是标量或向量 。
标量：为正的话，取值为[0,RANGE-1] ，为负的话，取值为 [RANGE 1, 0] 。
向量：取值为[RANGE(1), RANGE(2)] 。
5、OUT = RANDINT(M,N,RANGE,STATE)
resets the state of RAND to STATE 。
python函数深入浅出 17.random.randint()函数详解random() 函数命名来源于英文单词random(随机) 。
randint是randominteger拼接简写而成python安全随机函数，代表随机一个整数
Python标准库中的random函数python安全随机函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串 ， 甚至帮助python安全随机函数你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等 。
random.randint() 函数的例子：
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
a必须小于或等于b ， 否则报错 。
其他random的方法：
无
随机数是用于生成测试入参的好办法，也常见于各种需要随机的场合 。
但是每次随机带来的不确定性也会造成某些验证功能的困难，因此可以使用random.seed()通过指定随机的种子值保证每次生成随机数是同一序列的伪随机数 。观察下面的输出：
对基础运行环境有疑问的 ， 推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
python基础2：随机数生成—random模块、numpy中的random函数 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 。
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,当然numpy也可以的到随机的单个数
一、random模块
二、numpy库中random函数
random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:
作用：随机生成一个 [0,1) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b] 的整数
作用：从列表，元组，字符串、集合（可用于for循环的数据类型）中随机选择一个元素
作用：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
作用：打乱一个列表的元素顺序
从序列population中随机取出k个数；population的类型可以是列表、元组、集合、字符串；
在Numpy库中 ， 常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数 。
作用：返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
备注：标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1） 。对应的正态分布曲线如下所示，即
作用：使用方法与np.random.randn()函数相同，通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值 。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
输入：
low—–为最小值
high—-为最大值
size—–为数组维度大小
dtype—为数据类型 ， 默认的数据类型是np.int 。
作用： 返回随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high； high没有填写时 ， 默认生成随机数的范围是[0，low
np.random.random([size])
作用：生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
参考文档1： 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）
参考文档2： Python中随机数的生成
参考文档3： numpy.random模块常用函数
终于写完了，我以为它很简单的………………预计1小时，结果写了2.5小时
python3.6 secrets随机数函数怎么使用Python生成随机数和随机数质量的方法，random.random()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ab，则生成随机数：pre t="code" l="python"print random.uniform(10, 20)
print random.uniform(20, 10)
#----
#18.
#12.
random.randint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，Python生成随机数pre t="code" l="python"print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 = n = 20
print random.randint(20, 20) #结果永远是20
#print random.randint(20, 10) #该语句是错误的 。random.randrange方法从指定范围内，按指定基数递增的集合中 ，下面对python生成随机数的应用程序的部分介绍：1.随机整数：
pre t="code" l="python" import random
random.randint(0,99)
212.随机选取0到100间的偶数：
pre t="code" l="python" import random
random.randrange(0, 101, 2)
423.随机浮点数：
pre t="code" l="python" import random
random.random()
0.
random.uniform(1, 10)
5..随机字符：
pre t="code" l="python" import random
random.choice('abcdefg%^*f')
'd'5.多个字符中选取特定数量的字符：
pre t="code" l="python" import random
random.sample('abcdefghij',3)
['a', 'd', 'b']6.多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串：
pre t="code" l="python" import random
import string
string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).r
eplace(" ","")
'fih'
【python安全随机函数 python随机概率】关于python安全随机函数和python随机概率的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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