Python随机数生成详解及实例应用

使用Python中生成随机数字

Python程序中随机数的使用有着广泛的用途。
例如，您可以编写一个小程序，在玩《龙与地下城》等游戏时自动掷骰子。
虽然物理骰子带来的满足感是无价的，但像这样的程序也是学习Python随机数函数的一种好方法。
使用平台：登录OpenBayes平台后，打开“公共教程”，找到“如何在Python中生成随机数”教程，点击右上角“克隆”。
等待资源分配完成，点击打开工作区，双击左侧导航栏的Random.ipynb文件进入教程。
运行importrandom导入random模块。
定义变量n并使用randint函数生成0到10之间的随机数。
注意，需要在randint前添加random，以表明它来自随机库。
如果运行print(n)，您将看到生成的随机数是1。
创建一个新终端，运行touchsimplerand.py生成Python文件，复制并保存代码，使用!python3simlerand.py运行该文件，得到随机数3。
再次运行即可得到随机数1。
尽管您可以直接在笔记本中运行命令来获取结果，但我们建议使用%run命令。
要排除某个范围中最外面的数字，请使用randrange函数，例如n=random.randrange(0,10)，以获取1到9之间的随机数。
更复杂，接受用户输入作为范围，导入random模块，定义一个number_1变量来接收输入，将输入转换为整数，然后执行n=random.randint(0,int(number_1))设计一个随机数发电机。
获取随机数n。
创建一个新文件，复制代码，保存，用!python3rando.py运行，输入一个数字，得到一个随机数。
要在笔记本中运行它，您需要将Python替换为run命令。
使用while循环不断获取用户输入并生成随机数：importrandom,whileTrue:number_1=input("Enterthenumberofsidesonyourdice..."),n=random.randint(0,int(number_1)),print(n)

Python中生成随机数的6种用法及实例演示

本文将详细介绍使用Python中的random模块生成随机数的六种常见方法。
将通过示例演示它们的应用。
第一的，如果您了解random模块的基本概念，并且需要生成0到1之间的随机浮点数，则需要使用random()函数，如random.random()所示。
为了直观地理解，我们先看一个实际案例。
例如，如果你在班上随机选择一些学生。
您可以使用randint函数传入学号范围，如random.randint(min_score,max_score)，您将获得该范围内的随机数。
相似地，为了生成60分以上的随机分数，随机选择60到100之间的一个整数。
random模块的其他功能也很有用，比如生成指定列表中的随机元素，这是通过random.choice()方法实现的。
这是一个猜谜游戏的例子，玩家选择一块石头，他们在剪刀和布之间做出选择。
计算机随机选择一个通过random.choice(['rock','scissors','paper'])实现的选项。
。
应该注意的是，每次运行的结果都会因随机化而有所不同。
总而言之，random模块是在Python中或类似游戏的情况下生成随机数的简单方法。
提供丰富的随机数生成功能，无论随机选择。
通过具体的例子我们可以更好的掌握这些实用的功能和方法。

如何利用python产生随机数?

Python中的“random”模块是一个用于生成随机数和随机选择元素的工具。
核心在于随机种子的设置。
如果设置了相同的种子，则每次的随机结果都相同，否则按照系统时间随机。
使用random模块生成随机整数的方法有很多种：1.randomrade(start,end,step)：从序列range(start,end,step)中随机生成一个整数，注意你不要包括'end'。
2.`randint(start,end)`：从`[start,end]`随机生成一个整数。
随机选择序列中元素的函数包括：1.`choice(seq)`：从序列中随机选择一个元素。
2.`choices(seq,weights,*,cum_wights,k)`：通过设置权重来检查序列中每个元素被选择的概率。
3.`sample(seq,k,*,counts)`：从序列中选择`k`个不重复的元素。
4.`shuffle(seq[,random_func])`：使用`random_func`扰乱`seq`元素的位置。
生成随机小数的函数有：1.`random()`：生成`[0,1)`之间的随机小数。
2.`uniform(a,b)`：生成`[a,b]`之间的随机小数。
3.`triangle(low,high,mode)`：生成对称分布的随机浮点数。
4.`beta(a,b)`：从Beta分布生成随机浮点数，从`[0,1]`开始。
5.`expovariate(lambd)`：生成指数分布的随机数，其中`lambd`是期望值。
6.`gammavariate(alpha,beta)`：从伽玛分布生成随机数。
7.`gauss(mu,sigma)`：从高斯分布（正态分布）生成随机数。
8.`lognormvariate(mu,sigma)`：生成具有对数正态分布的随机数。
9.`normalvariate(mu,sigma)`：生成正态分布的随机数。
10.`vonmisesvariate(mu,kappa)`：从vonMises分布生成随机数。
11.`paretovariate(alpha)`：根据帕累托分布生成随机数。
12.`weibullvariate(alpha,beta)`：从威布尔分布生成随机数。