参考链接: Python中生成安全的随机数

Python产生随机数:

一.Python自带的random库

1.参生n--m范围内的一个随机数:    random.randint(n,m)

2.产生0到1之间的浮点数:  random.random()

3.产生n---m之间的浮点数:  random.uniform(1.1,5.4)

4.产生从n---m间隔为k的整数: random.randrange(n,m,k)

5.从序列中随机选取一个元素:  random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0])

6.在一些特殊的情况下可能对序列进行一次打乱操作: random.shuffle([1,3,5,6,7])

import random

# 产生 1 到 10 的一个整数型随机数

print( random.randint(1,10) )

# 产生 0 到 1 之间的随机浮点数

print( random.random() )

# 产生  1.1 到 5.4 之间的随机浮点数,区间可以不是整数

print( random.uniform(1.1,5.4) )

# 从序列中随机选取一个元素

print( random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) )

# 生成从1到100的间隔为2的随机整数

print( random.randrange(1,100,2) )

# 将序列a中的元素顺序打乱

a=[1,3,5,6,7]

random.shuffle([1,3,5,6,7])

print(a)

二.numpy库

1.产生N维的均匀分布的随机数:  np.random.rand(d1,d2,d3,...,dn)

2.产生n维的正态分布的随机数:   np.random.randn(d1,d2,d3,...,dn)

3.产生n--m之间的k个整数:np.random.randint(n,m,k)

4.产生n个0--1之间的随机数: np.random.random(10)

5.从序列中选择数据: np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3])

6.把序列中的数据打乱:np.random.shuffle(item)

import numpy as np

#产生n维的均匀分布的随机数

print(np.random.rand(5,5,5))

#产生n维的正态分布的随机数

print(np.random.randn(5,5,5))

#产生n--m之间的k个整数

print(np.random.randint(1,50,5))

#产生n个0--1之间的随机数

print(np.random.random(10))

#从序列中选择数据

print(np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3]))

#把序列中的数据打乱

#np.random.shuffle(item) 不会参数返回值,改变的话是在原列表中修改的

item = [2,5,7,8,9,11,3]

np.random.shuffle(item)

print(item)

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