python隨機選取n個不同的數(shù)字的方法:
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1、使用“import random”導入random包
2、通過for語句循環(huán)執(zhí)行n次“random.randint()”語句獲取n個隨機數(shù)并將隨機數(shù)輸入到列表中
n=10示例如下:
3、用set函數(shù)去重就可以了
完整代碼:
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在Python中可以用于隨機數(shù)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(shù)。
在我們日常使用中,如果是為了得到隨機的單個數(shù),多考慮random模塊;如果是為了得到隨機小數(shù)或者整數(shù)的矩陣,就多考慮numpy中的random函數(shù),當然numpy也可以的到隨機的單個數(shù)
一、random模塊
二、numpy庫中random函數(shù)
random模塊中將近有7個函數(shù)都是可以用來生成隨機數(shù)的:
作用:隨機生成一個 [0,1) 的浮點數(shù)
作用:隨機生成一個 [a,b) 的浮點數(shù)
作用:隨機生成一個 [a,b] 的整數(shù)
作用:從列表,元組,字符串、集合(可用于for循環(huán)的數(shù)據(jù)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(shù)序列中隨機選擇一個數(shù)
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(shù);population的類型可以是列表、元組、集合、字符串;
在Numpy庫中,常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()隨機函數(shù)。
作用:返回一個或一組服從標準正態(tài)分布的隨機樣本值
備注:標準正態(tài)分布是以0為均數(shù)、以1為標準差的正態(tài)分布,記為N(0,1)。對應的正態(tài)分布曲線如下所示,即
作用:使用方法與np.random.randn()函數(shù)相同 ,通過本函數(shù)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(shù)組維度大小
dtype—為數(shù)據(jù)類型,默認的數(shù)據(jù)類型是np.int。
作用: 返回隨機整數(shù)或整型數(shù)組,范圍區(qū)間為[low,high),包含low,不包含high; high沒有填寫時,默認生成隨機數(shù)的范圍是[0,low
np.random.random([size])
作用:生成[0,1)之間的浮點數(shù),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(shù)據(jù)生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等(一)
參考文檔2: Python中隨機數(shù)的生成
參考文檔3: numpy.random模塊常用函數(shù)
終于寫完了,我以為它很簡單的………………預計1小時,結果寫了2.5小時
random() 函數(shù)命名來源于英文單詞random(隨機)。
randint是random + integer拼接簡寫而成,代表隨機一個整數(shù)
Python標準庫中的random函數(shù),可以生成隨機浮點數(shù)、整數(shù)、字符串,甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素,打亂一組數(shù)據(jù)等。
random.randint() 函數(shù)的例子:
用于生成一個指定范圍內的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限,參數(shù)b是上限,生成的隨機數(shù)n:a=n=b
a必須小于或等于b,否則報錯。
其他random的方法:
無
隨機數(shù)是用于生成測試入?yún)⒌暮棉k法,也常見于各種需要隨機的場合。
但是每次隨機帶來的不確定性也會造成某些驗證功能的困難,因此可以使用random.seed()通過指定隨機的種子值保證每次生成隨機數(shù)是同一序列的偽隨機數(shù)。觀察下面的輸出:
對基礎運行環(huán)境有疑問的,推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎篇
本文題目:python隨機挑選函數(shù) python怎么隨機取數(shù)
文章網址:http://jinyejixie.com/article8/dosship.html
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