Python随机数生成方法

1. random.seed(int)

给随机数对象一个种子值，用于产生随机序列。
对于同一个种子值的输入，之后产生的随机数序列也一样。
通常是把时间秒数等变化值作为种子值，达到每次运行产生的随机系列都不一样
seed() 省略参数，意味着使用当前系统时间生成随机数

random.seed(10)

print random.random() #0.57140259469

random.seed(10)

print random.random() #0.57140259469 同一个种子值，产生的随机数相同

print random.random() #0.428889054675

random.seed() #省略参数，意味着取当前系统时间

print random.random()

random.seed()

print random.random()

2. random.randint(a,b)

返回指定范围的一个随机整数，包含上下限

1	`print` `random.randint(1,10)`

3. random.uniform(u,sigma)

随机正态浮点数

1	`print` `random.uniform(1,5)`

4. random.randrange(start,stop,step)

按步长随机在上下限范围内取一个随机数

1	`print` `random.randrange(20,100,5)`

5. random.random()

随机浮点数

1	`print` `random.random()`

6. 随机选择字符

随机的选取n个字符

1	`print` `random.sample('abcdefghijk',3)`

随机的选取一个字符

1	`print` `random.choice('abcde./;[fgja13ds2d')`

随机选取几个字符，再拼接成新的字符串

1	`print` `string.join(random.sample('abcdefhjk',4)).replace(" ","")`

7.random.shuffle

对list列表随机打乱顺序，也就是洗牌
shuffle只作用于list，对Str会报错比如‘abcdfed’,而['1','2','3','5','6','7']可以

item=[1,2,3,4,5,6,7]

print item

random.shuffle(item)

print item

item2=['1','2','3','5','6','7']

print item2

random.shuffle(item2)

print item2

随机整数：
>>> import random
>>> random.randint(0,99)
21

随机选取0到100间的偶数：
>>> import random
>>> random.randrange(0, 101, 2)
42

随机浮点数：
>>> import random
>>> random.random()
0.85415370477785668
>>> random.uniform(1, 10)
5.4221167969800881

随机字符：
>>> import random
>>> random.choice('abcdefg&#%^*f')
'd'

多个字符中选取特定数量的字符：
>>> import random
random.sample('abcdefghij',3)
['a', 'd', 'b']

多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串：
>>> import random
>>> import string
>>> string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).r
eplace(" ","")
'fih'

随机选取字符串：
>>> import random
>>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )
'lemon'

洗牌：
>>> import random
>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.shuffle(items)
>>> items
[3, 2, 5, 6, 4, 1]

二、使用numpy.random模块来生成随机数组

1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数，当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组，参数建议是整数型，因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。

1 import numpy as np
2 >>>  np.random.rand(10)
3 array([ 0.56911206,  0.99777291,  0.18943144,  0.19387287,  0.75090637,
4         0.18692814,  0.69804514,  0.48808425,  0.79440667,  0.66959075])

当然该函数还可以用于生成多维数组，这里不做详述。

2、np.random.randn该函数返回一个样本，具有标准正态分布。

1 >>> np.random.randn(10)
2 array([-1.6765704 ,  0.66361856,  0.04029481,  1.19965741, -0.57514593,
3        -0.79603968,  1.52261545, -2.17401814,  0.86671727, -1.17945975])

3、np.random.randint(low[, high, size]) 返回随机的整数，位于半开区间 [low, high)。

>>> np.random.randint(10,size=10)
array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 9])

4、random_integers(low[, high, size]) 返回随机的整数，位于闭区间 [low, high]。

>>> np.random.random_integers(5)
4

5、np.random.shuffle(x) 类似洗牌，打乱顺序；np.random.permutation(x)返回一个随机排列

>>> arr = np.arange(10)
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]>>>> np.random.permutation(10)
array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])