大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
#导入随机数模块
创新互联主要从事网站制作、网站建设、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务南康,10多年网站建设经验,价格优惠、服务专业,欢迎来电咨询建站服务:18980820575
import random
#定义一个空的数组,用作取样表
reList = []
#为取样表赋值,1~100
for i in range(1,101):
reList.append(i)
#使用sample方法,取3个随机数
res = random.sample(reList,k=3)
print("三个随机数是:{}".format(res))
random() 函数命名来源于英文单词random(随机)。
randint是random + integer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。
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
用python生成随机的15行6列的随机数据的方法如下:
1.import numpy as np # 定义从正态分布中获取随机数的函数 def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正态分布的均值 :param scale: 正态分布的标准差 :return:从正态分布中产生的随机数 """ # 正态分布中的随机数生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number # 主模块 if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印结果 print(n) # 结果:3.275192443463058
2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候,要事先知道均匀分布的下界和上界,然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。
import numpy as np # 定义从均匀分布中获取随机数的函数 def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 主模块 if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印结果 print(n) # 结果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数,比如已知盒子中每种颜色的球的比例,猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似,要求给定一个概率列表,从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数,分两部分讨论。