python随机数

首先，我们将Python中的随机函数列出来，然后再进行详细讲解 Python中主要有8中随机函数，分别是： choice(seq) randrange([start,]stop[,step]) random() seed([x]) shuffle(lst) uniform(x,y) randint(x,y) sample(sequence,length) 需要注意的是，这些方法是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法 1.choice(seq) choice(seq)方法返回一个列表，元祖或者字符串当中的一个随机项。 import random print ( '返回列表[1，2，3，4，5]中的一个随机项：' , random . choice ( [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] ) ) print ( '返回range(100)当中的一个数:' , random . choice ( range ( 100 ) ) ) print ( '返回字符串' range '中的一个字符:' , random . choice ( 'range' ) ) 运行结果： 返回列表 [ 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ] 中的一个随机项： 2 返回 range ( 100 ) 当中的一个数 : 68 返回字符串 'range'

random.random()---随机生成0到1的小数 random.randint（x，y）---随机生成x到y的整数，闭区间，包含两端 random.uniform(a，b)---随机生成a到b的浮点数，闭区间，包含两端 使用随机数模块生成一个5到10之间的浮点数，输出到控制台 import random a1 = random.random() a2 = random.randint(5, 9) number = a2 + a1 print(number) # 扩展:实现方式:random.uniform() print(random.uniform(5, 10)) 来源： https://www.cnblogs.com/erchun/p/12288399.html

numpy 一、numpy介绍 1、随机数生成 2、数组与矩阵 一、numpy介绍 numpy(numerical python)是python科学计算的基本模块，2005年由Travis Oliphant开发。提供了一个N维数组类型ndarry的数据结构，提供了线性代数计算，傅里叶分析，随机数生成等。 1、随机数生成 import numpy as np a = np . random . normal ( 3 , 4 , 100 ) #100个正态分布N（3，4）的随机数 b = np . random . randint ( 0 , 5 , 10 ) #10个[0,4]之间均匀分布的随机整数 c = np . random . choice ( [ 1 , 2 , 3 ] , 100 , replace = True , p = [ 0.3 , 0.25 , 0.45 ] ) #生成100个服从下列分布的随机数 | 1 | 2 | 3 | | 0.3 | 0.25 | 0.45 | 2、数组与矩阵 #创建数组 import numpy as np x = np . array ( [ 1 , 2 , 3 , 4 ] ) #创建矩阵 vimport numpy as np y = np . matrix ( '1,3;7,9' ) #计算矩阵的行列式的值 z = np .

Python 随机数生成和random函数 本文将对Python3中 random函数的多种用法做简要介绍。 文章目录 Python 随机数生成和random函数 1. random.random() 2. random.uniform() 3. random.randint() 4. random.randrange() 5. random.choice() 6. random.shuffle() 7. random.sample() 1. random.random() 作用：返回一个范围在 0 , 1 0,1 0 , 1 内的随机数。 [例] import random print("random number is:",random.random()) 2. random.uniform() 作用：在指定范围内生成随机数。 语法：random.uniform(下界，上界) [例] import random print("random number is:",random.uniform(114,514)) 3. random.randint() 作用：在指定范围内生成随机整数。 语法：random.randint(下界，上界) [例] import random print("random integer is:",random.randint(114,514)) 4.

信息熵与随机数 在程序开发中，我们经常会用到随机数，确保某个事件发生是具有随机性，不可预测性的。而事实是随机性却不是那么随机，我们大多用的都是伪随机数。那什么才是真随机数呢？ 信息熵 什么是熵？在物理学中，熵（entropy）是一个描述系统混乱程度的物理量，熵越大说明系统越无序、越混乱，不确定性越大。例如：一杯水，所有的水分子都是聚集在一起叫低熵，把这杯水静置一段时间，水分子扩散出处，弥漫到整个房间，这个过程叫熵增。整个宇宙事实上都在做熵增的运动。而人可能喜欢有序，尽量把物体放置整齐，垃圾分类处理，减少熵的增加，让世界整齐有序活动，喜欢可预测可掌控生活。 那么什么是信息熵？信息熵是描述信息的复杂程度，信息克服了多大的不确定性。例如：abcdefgh… 我们很容易推测到后面应该是ijklmn，例如数列： 1 1 2 3 5 8 13… 我们也容易知道后面的数是21。这些都是可预测性的规律，信息熵就比较低。同样的一本书，英文版本的书信息熵比较低，而中文版的信息熵比较高。因为英文有大量介词，定冠词等字母。即时去掉一两个也同样能理解这句话的意思，但是同样的一句话中文表达的信息量就远大于英文。古代的文言文信息熵就远大于今天的汉语，因为文言文的信息熵比较高，这也是省了不少竹简呀！同样高效的语言文本，最高效的信息熵应该是乱码，杂乱无章，没任何规律可循。列如：服务器密钥文件，比特币

首发于：洛谷日报#224 提起随机数，大家一定都不陌生。无论是在计算机科学领域，还是现实生活中，随机数的作用都不可小觑。 但随机数究竟是怎么一会事？它的作用是什么？它有事如何产生的？ 本文会着重谈计算机的随机数以及产生算法，偏理论的只是会放到另一篇博客上 随机数那些事 随机数定义及其性质 想要讨论随机数，首先应该明确一下随机数的定义。毕竟这个东西比较虚，并不像算法那样明确。在各大网上也没有给出很好的定义。 那...就不死抠定义了。 随机数一般来说符合下面这几个性质。 它产生时后面那个数与前面的毫无关系 给定样本的一部分和随机算法，无法推出样本的剩余部分 其随机样本不可重现 另外还要说一下统计学伪随机数概念， 划重点 统计学伪随机性。统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1的数量大致等于0的数量，同理，“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。类似的标准被称为统计学随机性。满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。（摘自百度词条） 实际上这也是在计算机中对伪随机数优劣的概念。 continue-> 伪随机数 伪随机数，也就是我们c++中常用的随机数。为什么说它是“伪”随机呢？其实只要稍微详细的了解过c++ rand函数的人应该都能懂得这一点。 因为计算机本身并不能够产生和随机数，只能通过产生一组循环节很长的数来“伪造”随机。 c+

栗子： # 题目：有一个已经排好序的数组。现输入一个数，要求按原来的规律将它插入数组中。 # 程序分析：首先判断此数是否大于最后一个数，然后再考虑插入中间的数的情况，插入后此元素之后的数，依次后移一个位置。 import random list =[random.randint(0,100) for _ in range(10)] b=37 #要插入的数 print(list) #数应该先排序 def bubbleSort(arr): for i in range(1, len(arr)): for j in range(0, len(arr)-i): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] return arr print(bubbleSort(list)) list.append(b) list.sort() print(list) random 每次只能随机生成一个数，要是和上述一样生成一个列表;使用列表生成式； list =[random.randint(0,100) for _ in range(10)] random 随机数生成 Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。 random.random random.random()　

random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 描述 random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。 语法 以下是 random() 方法的语法: import random random . random ( ) 注意：random()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。 参数 无 返回值 返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。 实例 以下展示了使用 random() 方法的实例： ''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：579817333 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ ''' #!/usr/bin/python import random # 生成第一个随机数 print "random() : " , random . random ( ) # 生成第二个随机数 print "random() : " , random . random ( ) 以上实例运行后输出结果为： random ( ) : 0.281954791393 random ( ) : 0.309090465205 random.uniform random

一. 内置数学函数 1. 绝对值abs a=-100 a2=abs(a) #求绝对值 print(a2) #100 abs 2. 比较大小max,min #比较两个数大小 b=100 #如果前面b>c 返回1 b<c返回-1 相等返回0 c=20 print((b>c)-(b<c)) #1 print(max(b,c)) #100 给定的参数返回最大的值 print(min(b,c)) # 20 给定的参数返回最xiao的值 max,min 3.平方pow #求x的5次方 2^5 print(pow(2,5)) #32 pow()求某某的n次方 pow 4. 四舍五入round #四舍五入round(x,[,n]) 返回浮点数x的四舍五入的值 如果给n值 则代表舍入到小 print(round(3.456)) #3 print(round(3.7)) #4 print(round(3.72228,2)) #3.72 后面那个参数表示保留几位 print(round(3.546,1)) #3.5 后面那个参数表示保留几位 round 二 .导入库math 库:封装了一些功能 import math 意思就是导入数学相关的库 math 数学相关的库 import math #意思就是导入数学相关的库 1. 向上取整ceil import math #意思就是导入数学相关的库 #

import random （1）随机生成0到1之间的浮点数　　randrom.randrom() (会返回[0.0,0.1)之间的浮点数) （2）随机生成a到b之间的整数　　randrom.randint()(左闭右闭) （3）随机生成a到b之间的整数　　randrom.randrange()(左闭右开) （4）随机生成a到b之间的浮点数　　randrom.uniform()(左闭右闭) 来源： https://www.cnblogs.com/chenxue-wscls/p/11583993.html