Python随机数生成：random库与numpy库应用指南

Python计算机二级——random库

在Python编程中，随机库是一个重要的工具。
它基于梅森旋转算法生成随机数。
首先，通过random.seed(x)函数，可以设置一个初始随机数种子，通常默认值为当前系统时间。
该函数用于初始化随机数生成模式。
random.random()函数可以生成[0.0,1.0)范围内的随机小数，结果取决于您之前设置的种子。
对于需要随机选择整数的情况，函数random.randint(a,b)会派上用场。
它将随机生成一个区间[a,b]内的整数，包括a和b本身。
random.randrange(m,n[,k])是一个更灵活的函数，它生成步长k在[m,n)范围内的随机整数，例如m和nk之间每隔一个时间取一个数字。
random.getrandbits(x)可以生成指定长度k的随机整数，这对于生成需要特定位数的随机数很有用。
对于需要在给定区间内生成小数的场景，函数random.uniform(a,b)可以满足需求。
生成的随机数的小数范围由a和b定义，精度最高为16位。
random.choice(seq)函数从序列中随机选择一个元素。
序列可以是列表、元组或字符串等。
random.shuffle(seq)用于打乱序列中元素的顺序。
它直接作用于原始序列，不会返回新序列。
最后，使用random.sample(seq,n)从seq中提取n个随机且独立的元素，并返回一个新的随机子序列。

Python生成随机数总结

您可以使用Python的numpy库生成多种类型的随机数。
首先，您可以使用numpy.random.rand函数生成均匀分布的随机变量。
例如，numpy.random.rand(2,3)生成一个2行3列的数组，元素在[0,1)区间内。
然后，您可以使用numpy.random.randn函数生成符合标准正态分布的随机数组。
例如，numpy.random.randn(3,4)生成一个3行4列的数组，其元素遵循N(0,1)分布。
如果要生成符合任何正态分布的随机数，可以使用numpy.random.normal函数，该函数要求提供数组的平均值、标准差和大小。
例如，numpy.random.normal(0,1,size=(2,3))生成一个2行3列的数组，其元素遵循N(0,1)分布。
此外，可以使用numpy.random.randint函数生成随机整数。
例如，numpy.random.randint(1,10,size=(2,3))生成一个2行3列的数组，其中元素在[1,10)范围内。
您可以使用numpy.random.permutation函数来随机化数据集。
例如，numpy.random.permutation([1,2,3,4])返回随机排列数组。
如果需要从给定数组中随机选择，可以使用numpy.random.choice函数。
例如，numpy.random.choice([1,2,3,4],size=3)从[1,2,3,4]中随机选择3个元素。
您可以使用numpy.random.randint(0,2,size)或numpy.random.choice([0,1],size)生成随机二进制数据。
默认情况下，每个生成的数据都是32位整数，如果要生成8位整数数据，可以指定dtype为np.int8。
最先进的技术之一是设置随机种子，这确保程序每次运行时生成的随机数都是相同的。
例如，numpy.random.seed(1)将随机种子设置为1。
最后，您可以使用numpy的数组索引从二维或多维数组中随机提取数据。
),::]以上内容涵盖了从生成随机数到高级技术的一般介绍。

详解Python随机数的生成

随机数在许多应用场景中发挥着重要作用。
例如，随机卡车号码与罚单相关联，蒙特卡罗算法使用随机数来解决问题。
Python提供了一个随机参数，可以用来生成随机数。
必须首先导入该模块。
random.random()方法生成区间[0.0,1.0)内的浮点随机数。
虽然返回的数字是0，但它不会等于1。
random.randint(a,b)生成封闭[a,b]内部的整数。
random.randrange(start,stop,step)生成指定步长范围内的随机数，取值范围[start,stop)。
random.uniform(a,b)在封闭空间[a,b]内生成浮点随机数。
random.choice()从列表、元组或字符串中随机选择。
使用时请确保参数为空，否则会抛出错误。
random.shuffle(items)用于打乱项目列表中元素的顺序。
如果您认为原始列表没有变化，您可以使用复制模块进行第一个副本。
random.sample(items,n)从元素数组中随机选择n个元素。
Python的random模块生成的随机数实际上是伪随机数，并且取决于某些算法和随机因素，例如种子。
对于具有相同种子值的输入，将获得相同的随机序列号。
当前系统使用秒作为默认种子值，以便每次运行时输出的随机数彼此不同。
numpy库提供了随机参数，方便生成多维数组形式的随机数，必须导入到numpy库中。
使用numpy.random.rand(d0,d1,...,dn)生成数字[0,1]之间的随机浮点数。
使用numpy.random.randn(d0,d1,....,dn)生成随机有序正态分布。
在numpy.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='l')中，它被设置为在闭合区间内生成随机数。
调用numpy.random.seed()设置随机数生成器的初始状态，以确保可重复性。