Le module aléatoire est utilisé pour générer des nombres pseudo-aléatoires. Emplacement du code source : Lib/random.py
Le véritable nombre aléatoire (ou événement aléatoire) se comporte selon le processus expérimental au cours d'un certain processus de génération. . Les probabilités de distribution sont générées de manière aléatoire et les résultats sont imprévisibles et invisibles. La fonction aléatoire dans l'ordinateur est simulée selon un certain algorithme, et le résultat est certain et visible. Nous pouvons supposer que la probabilité de ce résultat prévisible est de 100 %. Par conséquent, les « nombres aléatoires » générés par la fonction aléatoire de l’ordinateur ne sont pas des nombres aléatoires, mais pseudo-aléatoires.
Le nombre pseudo-aléatoire de l'ordinateur est une valeur calculée par une graine aléatoire selon une certaine méthode de calcul. Par conséquent, tant que la méthode de calcul est certaine et que la graine aléatoire est certaine, le nombre aléatoire généré est fixe.
Tant que l'utilisateur ou un tiers ne définit pas la graine aléatoire, la graine aléatoire provient par défaut de l'horloge système.
Cette bibliothèque de Python utilise un algorithme commun en bas. Après une longue période de tests, sa fiabilité ne peut être dite, mais elle ne doit pas être utilisée pour des fonctions liées aux mots de passe.
1. Méthode de base
random.seed(a=None, version=2)
Initialiser le générateur de nombres pseudo-aléatoires. Si a n’est pas fourni ou a=None, l’heure système est utilisée comme valeur de départ. Si a est un entier, il est utilisé comme graine.
random.getstate()
Renvoie un objet de l'état interne du générateur de courant
random.setstate(state)
Passer dans un précédent exploit L'objet d'état obtenu par la méthode getstate restaure le générateur dans cet état.
random.getrandbits(k)
Renvoie un entier Python (décimal) ne dépassant pas K bits. Par exemple, k=10, le résultat est un entier compris entre 0~2^10.
2. Méthodes pour les entiers
random.randrange(stop) random.randrange(start, stop[, step])
est équivalent à choix(range(start, stop, step)), mais ne crée pas réellement un objet range.
random.randint(a, b)
Renvoie un entier aléatoire N avec a <= N <= b. Équivalent à randrange(a, b+1)
3. Méthodes pour les structures de classes de séquence
random.choice(seq)
de manière non aléatoire sélectionner un élément dans la séquence vide seq. Si seq est vide, une exception IndexError apparaîtra.
random.choices(population,weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
Nouveau dans la version 3.6. K éléments sont sélectionnés au hasard dans le cluster de population. Weights est une liste de poids relatifs et cum_weights est le poids cumulé. Les deux paramètres ne peuvent pas exister en même temps.
random.shuffle(x[, random])
Mélangez aléatoirement l'ordre des éléments dans la séquence x. Il ne peut être utilisé que pour des séquences mutables. Pour les séquences immuables, veuillez utiliser la méthode sample() ci-dessous.
random.sample(population, k)
Extraire aléatoirement K éléments uniques de l'échantillon de population ou les définir pour former une nouvelle séquence. Souvent utilisé pour un échantillonnage aléatoire sans répétition. Ce qui est renvoyé est une nouvelle séquence sans détruire la séquence originale. Pour tirer aléatoirement un certain nombre d'entiers dans une plage entière, utilisez une méthode comme sample(range(10000000), k=60), qui est très efficace et peu encombrante. Si k est supérieur à la longueur de la population, une exception ValueError apparaîtra.
4. Distribution des valeurs réelles
La fonction la plus haut de gamme du module aléatoire est en fait ici.
random.random()
Renvoie un nombre à virgule flottante entre gauche fermé et droit ouvert [0.0, 1.0)
random.uniform(a, b)
Renvoie un nombre à virgule flottante entre a et b. Si a>b, il s’agit d’un nombre à virgule flottante compris entre b et a. a et b peuvent apparaître ici dans le résultat.
random.triangular(low, high, mode)
Renvoie un nombre aléatoire de distribution triangulaire avec low <= N <=high. Le paramètre mode spécifie la position où le mode apparaît.
random.betavariate(alpha, beta)
distribution β. Le résultat renvoyé est compris entre 0 et 1
random.expovariate(lambd)
Distribution exponentielle
random.gammavariate(alpha, beta)
gamma Horse distribution
random.gauss(mu, sigma)
Distribution gaussienne
random.lognormvariate(mu, sigma)
Distribution lognormale
random.normalvariate(mu, sigma)
Distribution normale
random.vonmisesvariate(mu, kappa)
Distribution Kappa
random.paretovariate(alpha )
Distribution Pareto
random.weibullvariate(alpha, beta)
5. Générateurs facultatifs
class random.SystemRandom( [seed])
Une classe qui utilise la méthode os.urandom() pour générer des nombres aléatoires. Le code source est fourni par le système d'exploitation. Tous les systèmes ne peuvent pas le prendre en charge
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