Python NumPy快速生成随机列表教程：入门必看技巧

【Python入门算法11】如何基于NumPy快速生成一个随机列表？

前面介绍的算法中涉及到的数据结构都是列表。
在测试算法的性能时，您可能需要生成大量数据列表。
例如，生成100万个从1到100的随机整数的列表。
NumPy是生成随机数的常用模块，但默认情况下它生成数组而不是列表，因此需要进行一些转换。
NumPy中常用的随机数生成函数包括np.random.random()和np.random.randint()。
np.random.random()用于生成0到1之间的随机小数，np.random.randint()用于生成指定范围内的整数。
在生成随机数时，使用random.seed()方法并设置参数可以保证每次生成的随机数都是一致的，使得计算机程序生成的随机数成为“伪随机”。
要保留小数点后4位，请使用round()函数。
排序算法通常使用整数，例如从1到100的整数，因此np.random.randint()是更好的选择。
要生成包含1到100之间的一百万个整数的数组或列表，请直接使用np.random.randint()或使用ListCompressive。
这将有效地生成您需要的列表。
Excel可以对100万个整数进行排序和处理。
Excel2007及更高版本可以处理数百万数据。
使用VBA生成后，升序排序大约需要1.5秒才能完成。
我在Python中使用冒泡排序对一百万个整数进行排序，发现我的Spyder程序卡住了。
这表明冒泡排序在处理数百万数据时表现不佳。
通过比较，我们得出结论，使用NumPy生成百万级随机列表的效率更高。
虽然pandas比NumPy更“先进”，但它的许多基本功能仍然依赖于NumPy。
使用pandas处理数据时，经常会涉及到NumPy。
两者在广泛的场景中协同工作，包括数据处理和统计分析。
我们推荐两本适合初学者学习Python算法的书籍，帮助你提高编程技能。
全文终于写完了。

Python中random和np.random模块详解

在Python编程中，Random和numpy.random模块是生成随机数据和执行随机采样的重要工具。
本文将深入分析如何使用这两个模块。

随机单位

Python中的random模块提供了一组伪随机数生成器，例如random.random()生成0到1之间的随机浮点数，random.uniform()生成一个数字，其中使用指定范围内的随机数，randint()和random.randrange()来生成整数。
Random.choices()用于按权重或累积权重从序列中随机选择项目，而random.choice()用于从序列中选择项目。
Random.shuffle()用于对列表进行随机化，Random.sample()随机采样而不进行迭代。

np.random模块

在numpy库中，random模块同样强大。
np.random.rand()生成指定维度的[0,1]随机数，np.random.randn()生成标准正态分布的随机数，np.random.random_integers()返回指定范围内的随机整数。
np.random.choice()支持替换或不替换的选项，并且可以确定选择项的概率。
此外，np.random.seed()用于分配随机种子，以确保每次结果一致。

在数据处理中，np.random.shuffle()和np.random.permutation()分别用于对数据进行重新洗牌并保持原始的随机化顺序。
这些函数在模拟、数据分析等方面发挥着重要作用。

python实现按照给定范围随机生成小数，偶数，奇数，整数，正态分布，均匀分布数据以及图片

代码实现功能包括：1.生成指定范围内的小数随机数2.生成指定范围内的整数随机数3.生成指定范围内的奇数或偶数随机数4.生成给定范围内的正态分布随机数间隔，并保证图5的显示。
生成的数量在指定范围内均匀随机分布并保证图形的显示，希望对大家的编程实践有用。