python之random库_pythonrandom库

random库

random.random()

# random.random()
# 用于随机生成一个 0 到 1 的随机符点数: 0 <= n < 1.0。
a = random.random()
print(a)    # 0.5027692796478236
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random.uniform()

# random.uniform()
# 随机生成指定区间内的浮点数
# 函数原型为：random.uniform(a, b)
a = random.uniform(0,9)
print(a)    # 8.334916677478573
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random.randint()

# random.randint()
# 随机生成指定区间内的整数
# 函数原型为：random.randint(a, b)
a = random.randint(0,9)
print(a)    # 7
print('\n')
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random.choice()

# random.choice()
# 从序列中获取一个随机元素，函数原型为：random.choice(sequence)。
# 参数 sequence 表示一个有序类型。这里要说明一下：sequence 在 python 不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型，list、tuple、字符串都属于 sequence。
alist = [1, 2, 3, 'q', 'w', 'o']
# 从给定的内容中随机选择生成，可以为字符串，列表，元组等
a = random.choice(alist)
print(a)

atuple = ('hh', 'uu', 33, 99, 98)
a = random.choice(atuple)
print(a)

astr = 'qwertyu'
a = random.choice(astr)
print(a)
print('\n')
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random.choices()

# random.choices()
# 函数原型为：random.choices(sequence, weights=None, cum_weights=None, k=1)。
# sequence 是必填参数，跟 random.choice() 一样。
# weights 是可选参数，用于衡量每个值的可能性的可选参数，值越大随机出现的几率也就越大，不填跟 random.choice() 没区别。
# cum_weights 是可选参数，用于权衡每个值的可能性，但是在这种情况下，可能性被累加。
# k 是可选参数，用于定义返回列表的长度，默认 1 个。

mylist = ["geeks", "for", "python"]
print(random.choices(mylist, weights = [10, 1, 1], k = 5))
print('\n')
# ['geeks', 'geeks', 'geeks', 'for', 'geeks']
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random.randrange()

# random.randrange()
# 函数原型为：random.randrange([start], stop[, step])，从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。
# 如：random.randrange(10, 100, 2)，
# 结果相当于从 [10, 12, 14, 16, ... 96, 98] 序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2) 在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

print(random.randrange(10, 18, 2))
print('\n')
# 12
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random.shuffle()

# random.shuffle()
# 函数原型为：random.shuffle(x[, random])，用于将一个列表中的元素打乱。

list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
random.shuffle(list)
print(list)
print('\n')
# [2, 1, 10, 9, 3, 4, 7, 6, 5, 8]
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random.sample()

# random.sample()
# 函数原型为：random.sample(sequence, k)，从指定序列中随机获取指定长度的片断，sample 函数不会修改原有序列。
# 随机生成指定长度,生成的为列表
a = random.sample('agjhgjgjhgjh',5)
print(a)
# ['g', 'j', 'h', 'h', 'g']
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参考：

Python random 随机函数

https://blog.csdn.net/zz00008888/article/details/127851389