怎么用python生成随机数

给出0到10之间的随机整数：

import random

a = random.randint(0,10)

print(a)
给出9到10之间的随机实数：

import random

a = random.uniform(9,10)

print(a)
从9、19、29、39、……、99之间，随机选取一个实数：

import random

a = random.randrange(9, 100, 10)

print(a)
从列表[5,6,7,8,9]里面，随机选取一个数：

import random

a = random.choice([5,6,7,8,9])

print(a)
从一个字符串里面，随机选取一个字符：

import random

a = random.choice("从一个字符串里面，随机选取一个字符！")

print(a)
随机打乱列表里面的字符顺序：

import random

a = ["p","q","r","s","t","p","q","r","s","t","p","q","r","s","t",]

random.shuffle(a)

print(a)
从列表里面随机选取9个数字：

import random

a = range(3,100,2)

b = random.sample(a, 9)

print(b)

https://jingyan.baidu.com/article/c45ad29c038d02051753e283.html

https://blog.csdn.net/autoliuweijie/article/details/51982514

可以从一个int数字或1维array里随机选取内容，并将选取结果放入n维array中返回。
1
说明：
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

a : 1-D array-like or int
If an ndarray, a random sample is generated from its elements.
If an int, the random sample is generated as if a was np.arange(n)

size : int or tuple of ints, optional

replace : boolean, optional
Whether the sample is with or without replacement

p : 1-D array-like, optional
The probabilities associated with each entry in a. If not given the sample assumes a uniform distribution over all entries in a.
1
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6
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9
10
11
示例
>>> np.random.choice(5, 3)
array([0, 3, 4])

>>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
array([3, 3, 0])

>>> np.random.choice(5, 3, replace=False)
array([3,1,0])

>>> np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
array([2, 3, 0])

>>> aa_milne_arr = ['pooh', 'rabbit', 'piglet', 'Christopher']

>>> np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])
array(['pooh', 'pooh', 'pooh', 'Christopher', 'piglet'],

https://blog.csdn.net/autoliuweijie/article/details/51982514

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