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1、random.randint(start,stop)
2、random.randrange(start,stop,step)
3、random.choice(seq)
4、random.random()
5、random.send(n=None)
6、random.getstate() 和 random.setstate(state):
7、random.shuffle(seq,random=None):
8、random.sample(population,k):
9、random.uniform(a,b)
首页 后端开发 Python教程 Python中random模块的分析(附实例)

Python中random模块的分析(附实例)

Nov 23, 2018 pm 04:57 PM
python

本篇文章给大家带来的内容是关于Python中random模块的分析(附实例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

random是Python产生伪随机数的模块,随机种子默认为系统时钟。下面分析模块中的方法:

1、random.randint(start,stop)

这是一个产生整数随机数的函数,参数start代表最小值,参数stop代表最大值,两端的数值都可以取到;

函数算法时间复杂度为:O(1)

核心源码:

return self.randrange(a,b+1) #调用randrange函数来处理
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实例:

import random

for i in range(20):
    print(random.randint(0,10),end=' ')
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结果:

1 1 7 5 10 1 4 1 0 8 7 7 2 10 6 8 6 0 3 1
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2、random.randrange(start,stop,step)

也是一个随机整数函数,参数可选

  • 只有一个参数时,默认随机范围是0到该参数,前闭后开;

  • 两个参数时,表示最小值和最大值,前闭后开

  • 三个参数时,表示最小值,最大值和步长,前闭后开

函数算法时间复杂度:O(1)

核心源代码:

return istart+istep*self._randbelow(n) #调用randbelow函数处理
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实例:

import random

for i in range(10):
    print(random.randrange(10),end=' ') #产生0到10(不包括10)的随机数

print("")

for i in range(10):
    print(random.randrange(5,10),end=' ') #产生5到10(不包括10)的随机数

print("")

for i in range(10):
    print(random.randrange(5,100,5),end=' ') #产生5到100(不包括100)范围内的5倍整数的随机数
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结果:

1 1 2 4 4 3 4 6 1 4
6 6 5 7 8 9 6 6 6 5
30 50 20 40 75 85 25 65 80 95
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3、random.choice(seq)

一个随机选择函数,seq是一个非空的集合,在集合中随机选择了一个元素输出,元素的类型没有限制。

核心源代码:

i=self._randbelow(len(seq)) #由randbelow函数得到随机地下标
return seq[i]
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函数算法时间负责度:O(1)

实例:

import random

list3=["mark","帅",18,[183,138]]
for j in range(10):
    print(random.choice(list3),end=' ')
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代码:

mark 帅 [183, 138] 18 mark 18 mark 帅 帅 [183, 138]
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4、random.random()

这个函数形成从0.0到1.0之间的任意浮点数,左闭右开,没有参数。

实例:

import random

for j in range(5):
    print(random.random(),end=' ')
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运行结果:

0.357486615834809 0.5928029747238529 0.37053940107869987 0.3802224543848519 0.9741990956161711
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5、random.send(n=None)

一个可以对随机数生成器进行初始化的函数,n代表随机种子;当n=None时,随机种子为系统时间,当n为其他的数据,如int,str等时,则以提供的数据作为随机种子,此时生成的随机数列固定。

实例:

import random

random.seed("mark")
for j in range(20):#无论启动多少次程序,输出的序列不变
    print(random.randint(0,10),end=' ')
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结果:

4 1 10 5 6 2 8 5 5 10 7 2 9 6 2 6 0 5 10 10
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6、random.getstate() 和 random.setstate(state):

getstate()函数用来记录随机数生成器的状态,setstate(state)函数用来将生成器恢复到上次记录的状态。

实例:

import random

tuple1=random.getstate()#记录生成器的状态
for i in range(20):
    print(random.randint(0,10),end=' ')
print()
random.setstate(tuple1)#传入参数回复之间的状态
for i in range(20):
    print(random.randint(0,10),end=' ')#两次输出的结果一致
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结果:

5 7 9 9 10 10 2 3 7 1 1 6 1 7 1 1 7 4 2 2
5 7 9 9 10 10 2 3 7 1 1 6 1 7 1 1 7 4 2 2
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7、random.shuffle(seq,random=None):

对传入的集合进行乱序操作。只能针对可变序列,如字符串、列表,对于元组等不可变序列会报错,random用来选择乱序操作的方式,如random=random。

核心源代码:

for i in reversed(range(1,len(x))):
    j=randbelow(i+1)
    x[i],x[j]=x[k],x[i]
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函数算法的时间复杂度:O(n)

实例:

import random

lists=['mark','帅哥',18,[183,138]]
print(lists)
random.shuffle(lists,random=None)
print(lists)
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结果:

['mark', '帅哥', 18, [183, 138]]
['帅哥', 18, 'mark', [183, 138]]
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8、random.sample(population,k):

population参数是一个序列,如列表、元组、集合、字符串等;从集合中随机抽取k个元素形成新的序列,不会改变原有的序列。

最坏时间复杂度:O(n*n)

实例:

import random

lists=['mark','帅哥',18,[183,138]]
lists2=random.sample(lists,3)
print(lists)
print(lists2)
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结果:

['mark', '帅哥', 18, [183, 138]]
['mark', [183, 138], '帅哥']
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9、random.uniform(a,b)

生成参数a到b之间的浮点数的函数,如果a>b ,则生成b到a之间的浮点数。

核心源码:

return a+(b-a)*self.random()
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时间复杂度:0(1)

实例:

import random

for i in range(5):
    print(random.uniform(10,1))
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结果:

2.8826090956524606
1.5211191352548408
3.2397454278562794
4.147879756524251
6.532545391009419
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以上是Python中random模块的分析(附实例)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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