python求随机函数 python随机数函数randint

python用什么函数产生随机数

在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import

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random.random:

random.random():生成一个0-1之间的随机浮点数.例:

[python] view plain copy

import random

print random.random()

# 0.87594424128

random.uniform

random.uniform(a, b):生成[a,b]之间的浮点数.例:

[python] view plain copy

import random

print random.uniform(0, 10)

# 5.27462570463

random.ranint

random.randint(a, b):生成[a,b]之间的整数.例:

[python] view plain copy

import random

print random.randint(0, 10)

# 8

random.randrange

random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step为基数随机取一个数.如random.randrange(0, 20, 2),相当于从[0,2,4,6,...,18]中随机取一个.例:

[python] view plain copy

import random

print random.randrange(0, 20, 2)

# 14

randint在python中的意思

python中的randint用来生成随机数，在使用randint之前，需要调用random库。其表达是为random.randint(x,y)，参数x和y代表生成随机数的区间范围。

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。

函数randint的使用

1、OUT = RANDINT

产生一个“ 0 ”或“ 1 ”等概率。

2、OUT = RANDINT(M)

生成的M 矩阵的随机二进制数字，“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。

3、OUT = RANDINT(M,N)

生成的（M,N) 矩阵的随机二进制数字,“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。

4、OUT = RANDINT(M,N,RANGE)

生成的(M,N) 矩阵的随机二进制数字，RANGE范围可以是标量或向量。

标量：为正的话，取值为[0,RANGE-1] ，为负的话，取值为 [RANGE+1, 0]。

向量：取值为[RANGE(1), RANGE(2)]。

5、OUT = RANDINT(M,N,RANGE,STATE)

resets the state of RAND to STATE。

python基础2：随机数生成—random模块、numpy中的random函数

在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径，一是random模块，另一个是numpy库中random函数。

在我们日常使用中，如果是为了得到随机的单个数，多考虑random模块；如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵，就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数

一、random模块

二、numpy库中random函数

random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:

作用：随机生成一个 [0,1) 的浮点数

作用：随机生成一个 [a,b) 的浮点数

作用：随机生成一个 [a,b] 的整数

作用：从列表，元组，字符串、集合（可用于for循环的数据类型）中随机选择一个元素

作用：在生成的以a为始，每step递增，以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数

作用：打乱一个列表的元素顺序

从序列population中随机取出k个数；population的类型可以是列表、元组、集合、字符串；

在Numpy库中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。

作用：返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值

备注：标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。对应的正态分布曲线如下所示，即

作用：使用方法与np.random.randn()函数相同 ，通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1

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

输入：

low—–为最小值

high—-为最大值

size—–为数组维度大小

dtype—为数据类型，默认的数据类型是np.int。

作用： 返回随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high； high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low

np.random.random([size])

作用：生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似

np.random.choice(a,[ size, replace, p])

参考文档1： 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）

参考文档2： Python中随机数的生成

参考文档3： numpy.random模块常用函数

终于写完了，我以为它很简单的………………预计1小时，结果写了2.5小时

如何用python生成随机的15行6列的随机数据

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。