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random庫是使用隨機數的Python標準庫

從概率論角度來說，隨機數是隨機產生的數據（比如拋硬幣），但時計算機是不可能產生隨機值，真正的隨機數也是在特定條件下產生的確定值，只不過這些條件我們沒有理解，或者超出了我們的理解范圍。計算機不能產生真正的隨機數，那么偽隨機數也就被稱為隨機數

--偽隨機數：計算機中通過采用梅森旋轉算法生成的（偽）隨機序列元素

python中用于生成偽隨機數的函數庫是random

因為是標準庫，使用時候只需要import random

random庫包含兩類函數，常用的共8個

? ? ? ? --基本隨機函數： seed(), random()

? ? ? ? --擴展隨機函數：randint(), getrandbits(), uniform(), randrange(), choice(), shuffle()

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?基本隨機數

Python中產生隨機數使用隨機數種子來產生? ? ? （只要種子相同，產生的隨機序列，無論是每一個數，還是數與數之間的關系都是確定的，所以隨機數種子確定了隨機序列的產生）

隨機數種子? ? ? ?梅森旋轉算法? ? 隨機序列

10? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??0.5714025946899135

隨機序列中的每一個數就是隨機數

基本隨機函數?

函數	描述
??seed(a=None)	? ?初始化給定的隨機數種子，默認為當前系統時間 >>>random.seed(10)? ? ?#產生種子10對應的序列
?random()	?生成一個[0.0,1.0)之間的隨機小數 >>>random.random() 0.5714025946899135? ? ? ? ? ? #隨機數產生與種子有關，如果種子是1哦，第一個數必定是這個

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使用隨機數種子的好處是可以復現有隨機數的程序

擴展隨機數函數

在random庫中，最基本的是seed 和random 函數，但時功能比較單一，為此產生了6個擴展隨機數函數

擴展隨機數函數

函數	描述
?randint(a,b)	?生成一個[a,b]之間的整數 >>>random.randint(10,100)
?randrange(m,n[,k])	?生成一個[m,n)之間以k為步長的隨機整數 >>>random.randrange(10,100,10)
?getrandbits(k)	?生成一個k比特長的隨機整數 >>>random.getrandbits(16) 37885
?uniform(a,b)	?生成一個[a,b]之間的隨機小數 >>>random.uniform(10,100) 16.848041210321334
?choice(seq)? ? 序列相關	?從序列中隨機選擇一個元素 >>>random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 8
?shuffle(seq) 序列相關	?將序列seq中元素隨機排列,返回打亂后的序列 >>>s=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]; random.shuffle(s); print(s) [9, 4, 6, 3, 5, 2, 8, 7, 1]

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隨機數函數的使用要點：

--能夠利用隨機數種子產生“確定”偽隨機數? ?seed生成種子，random函數產生隨機數

--能夠產生隨機整數

--能對序列類型進行隨機操作

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轉載于:https://www.cnblogs.com/masked/p/8846439.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python__random库基本介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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