Python中的random模塊用于隨機數生成，對幾個random模塊中的函數進行簡單介紹。如下：
random.random()

用于生成一個0到1的隨機浮點數。如：

import random random.random（）

輸出：

0.3701787746508932

random.uniform(a,b)

用于生成一個指定范圍內的隨機浮點數，兩個參數一個是上線，一個是下線。如：

random.uniform(10,20)

?輸出：

16.878776709127855

random.randint(a,b)

用于生成指定范圍內的整數，生成上線和下線之間的隨機數，如：

random.randint(10,20)

?輸出：

14

random.randrange([start], stop[, step])

從指定范圍內，按指定基數遞增的集合中 獲取一個隨機數。如：

random.randrange(10, 100, 2)

結果相當于從[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中獲取一個隨機數。

random.choice(sequence)

參數sequence表示一個有序類型。這里要說明 一下：sequence在python不是一種特定的類型，而是泛指一系列的類型。list, tuple, 字符串都屬于sequence。如：

random.choice((“Tuple”,”List”, “Dict”))

輸出：

List

random.shuffle(x[, random])

用于將一個列表中的元素打亂,如：

x=[“Python”,”data”,”random”,”Mining”,”good”] random.shuffle(x) print x

輸出：

[‘Python’, ‘Mining’, ‘good’, ‘random’, ‘data’]

random.sample(sequence, k)

從指定序列中隨機獲取指定長度的片斷。sample函數不會修改原有序列,如：

lists=[1,2,3,4,5,6,7,8,10] a=random.sample(lists,3) print a

輸出：

[4, 7, 5]

?

在numpy模塊中有random模塊，這兩個模塊在功能方面和性能方面有一定的差別，numpy.random模塊有以下一些函數和功能模型：

numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)：

其中d0, d1, …, dn為整數（int）型，輸出一個shape為（d0, d1, …, dn）的矩陣。如：

np.random.rand(3,2)

輸出:

array([[ 0.14022471, 0.96360618],[ 0.37601032, 0.25528411],[ 0.49313049, 0.94909878] ])

numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)

其中d0, d1, …, dn)為整數型，輸出標準正太分布的矩陣。

生產的分布，則sigma * np.random.randn(…) + mu，如下：

若我們要生成滿足正太分布為N(3，2.5^2)，2行4列的array

2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3

輸出：

array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677],[ 0.39924804, 4.68456316, 4.99394529, 4.84057254] ])

numpy.random.randint(low, high=None, size=None)

生產一定范圍內的元素為整數的array。

low為下限，size為生成的array大小，如果high為none則生成0~low的均勻分布隨機數，若指定了high，那么生產low~high的均勻分布隨機數。如生產2×4的在（0，4）的array，則：

np.random.randint(5, size=(2, 4))

輸出：

array([[4, 0, 2, 1],[3, 2, 2, 0] ]) 作者：?ZH奶酪——張賀?
Q Q：?1203456195?
郵箱：?cheesezh@163.com?
出處：?http://www.cnblogs.com/CheeseZH/? 《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python中的random模块的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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