Python随机数生成方法详解：正态、均匀及概率生成

用python生成随机数的几种方法

1使用给定参数从正态分布生成随机数。
当考虑从正态分布生成随机数时，我们首先需要知道正态分布的均值和方差（标准差）。
这允许您调用Python中的当前方法。
有一些模块和函数可以生成随机数。
这里调用Numpy模块中的random.normal函数。
无参数逻辑很简单，所以直接贴出所有代码，如下：importnumpyasnp#definefunctiondefget_normal_random_number(loc,scale):""":paramloc:正态分布的均值:paramscale:正态分布的标准差:return:正态分布生成的随机数"""#正态分布生成的随机数=np.random.normal(position=loc,scale=scale)#返回值returnnumber#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:3.2751924434630582使用给定参数从均匀分布中查找随机数的函数来自均匀分布的时候考虑获得随机数，您必须提前知道均匀分布的下限和上限。
Numpy模块中的随机均匀函数生成随机数。
importnumpyasnp#从均匀分布中获取随数的函数定义defget_uniform_random_number(low,high):""":paramlow:均匀分布的下界:paramhigh:均匀分布的上限:return:根据uniform生成的随机数distribution"""#均匀分布随机数生成number=np.random.uniform(low,high)#返回值returnnumber#主模块if__name__=="__main__":#function调用n=get_uniform_random_number(low=2,high=4)#打印结果print(n)#Result:2.44624171401531143按照指定概率生成随机数。
概率生成随机数，例如知道盒子中每种颜色的球的比例并猜测接下来会抽出什么颜色的球。
这里提出的问题与上面的例子类似。
我们需要从与给定概率列表相对应的数字或区间列表中生成随机数。
3.1按照指定的概率从数字列表中随机抽取数字。
假设给出一个数字列表和对应概率列表，两个列表中对应位置的元素组成的元组表示该数字出现的概率。
列表。
那么如何根据这些已知条件从数字列表中以概率提取随机数呢？这里我们考虑使用均匀分布来模拟概率。
这是代码：importnumpyasnpimportrandom#获取均匀分布随机数的函数定义defget_uniform_random_number(low,high):""":paramlow:均匀分布下界:paramhigh:均匀分布上界Boundary:return:均匀分布生成的随机数"""#均匀分布随机数生成number=np.random.uniformm(low,high)#返回值returnnumber#对应数字列表中的某个概率定义一个函数，提取区间内的数字defget_number_by_pro(number_list,pro_list):""":paramnumber_list:NumberList:parampro_list:数字对应的概率列表：返回：按照概率"""#of从数字列表中提取的数字均匀分布使用样本值模拟概率。
x=random.uniform(0,1)#累积概率cum_pro=0.0#将可迭代对象包装成元组列表fornumber,number_proinzip(number_list,pro_list):cum_pro+=number_proifx给定一个区间列表和相应概率列表，该位置的元素元组意味着特定数量出现在特定项目中。
区间内的概率是多少？知道了这一点，我们如何生成随机数呢？这里我们使用两次均匀分布来达到我们的目标。
代码如下：importnumpyasnpimportrandom#获取均匀分布随机数的函数定义defget_uniform_random_number(low,high):""":paramlow:均匀分布下界:paramhigh:均匀分布上界Bound:return:Random均匀分布生成的数字"""#生成均匀分布的随机数number=np.random.uniform(low,high)#返回值returnnumber#Number定义以一定概率从列表中提取相应区间内的数字的函数defget_number_by_pro(number_list,pro_list):""":paramnumber_list:数字列表：parampro_list:数字对应的概率列表：return:提取的数字根据概率的数字列表。
"""#使用均匀分布的样本值模拟概率。
x=random.uniform(0,1)#累积概率cum_pro=0.0#将可迭代对象分组为元组列表。
fornumber,number_proinzip(number_list,pro_list):cum_pro+=number_proifx

用Python写0-9随机抽取五为数字,共有多少可能？

在Python中，您可以使用random模块生成0到9之间的随机数，然后将这五个随机数相加得到一个五位数字。
有10个数字可供选择，因此总概率为10的5次方，即：10**5=100000因此，五位数有100000种不同的可能性。

Python随机产生[0,100]以内的随机数，找到最大值和最小值并交换位置

流程如图：

获取1到1之间的随机数有两种方法100：

方法一：可以使用Math类中的Random方法得到一个随机数，乘以100加1，然后转换为int。

方法二：可以使用Random类中的nextInt方法获取随机数。

高级信息

使用该功能的其他说明

1.Random函数用于生成随机数。
您可以使用它来随机生成数字或选择字符串。

random.random()，用于生成随机浮点数：range[0.0,1.0)。

random.uniform(a,b)用于生成指定范围内的随机浮点数。
a,b——上限和下限。
只要a!=b就会生成。
之间的随机浮点数。
浮点数。
如果a=b，则生成的浮点数为a。

random.randint(a,b)，用于生成指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a<=n<=b；如果a=b，则n=a，如果a>b，就会报错。

random.randrange([start],stop[,step])从指定范围内的集合中获取随机数，并按指定基数递增。
默认基值为1。

random.choice(sequence)从序列中获取随机元素。
参数序列表示有序类型而不是具体类型，通常指列表、元组、字符串等。

random.shuffle(x[,random])，用于对列表中的元素。

random.sample(sequence,k)从指定序列中随机获取k个元素并将其作为片段返回。
样本函数不会改变原始序列。

2.Python中有两个函数：join()和os.path.join()。
它们的具体功能是：

join()：连接字符串数组。
将字符串、元组和列表中的元素与指定字符（分隔符）组合起来以创建新字符串。

os.path.join()：返回多个路径连接后的结果。