大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说Python中的随机数生成,希望您对编程的造诣更进一步.
引言
随机数生成是计算机科学中重要的一个领域。它在很多应用中扮演着重要的角色。Python提供了很多生成随机数的库，使得我们可以方便地进行随机数生成。在这篇文章中，我们将对Python中的随机数生成进行详细的介绍。
随机数的生成
独立随机数的生成
Python中的random库与numpy库可以用来独立地生成随机数。
1. random库
Python中的random库提供了一些生成随机数的函数。
1）randint(a, b)
生成一个[a,b]区间内的整数，包括a和b。
import random num = random.randint(1,10) print(num) # output: 3 2）random()
生成一个[0.0, 1.0)之间的浮点数。
import random num = random.random() print(num) # output: 0.51161 3）uniform(a, b)
生成一个[a, b]之间的浮点数，包括a和b。
import random num = random.uniform(1, 10) print(num) # output: 3.927 4）choice(seq)
从序列seq中随机选择一个元素，并返回。
import random list1 = [1, 2, 3, 4, 5] num = random.choice(list1) print(num) # output: 5 5）shuffle(seq)
将序列seq中的元素随机排列。
import random list1 = [1, 2, 3, 4, 5] random.shuffle(list1) print(list1) # output: [2, 1, 5, 4, 3] 6）sample(population, k)
从总体population中随机选择k个元素，并返回。
import random list1 = [1, 2, 3, 4, 5] result = random.sample(list1, 3) print(result) # output: [2, 4, 1] 2. numpy库
numpy库提供了更多的随机数生成函数，以及更好的随机数生成方法。
1）生成均匀分布的随机数
使用numpy库中的random.rand()函数可以生成指定维度大小的[0,1)之间的均匀分布的随机数。
import numpy as np x = np.random.rand(2, 3) print(x) # output: # [[0. 0. 0.] # [0. 0. 0.]] 2）生成正态分布的随机数
使用numpy库中的random.randn()函数可以生成指定维度大小的正态分布的随机数。
import numpy as np x = np.random.randn(2, 3) print(x) # output: # [[ 0. -1. 1.] # [-0. 0. 1.]] 3）生成随机整数
使用numpy库中的random.randint()函数可以生成指定上限和下限之间的随机整数。
import numpy as np x = np.random.randint(low=0, high=5, size=(2, 3)) print(x) # output: # [[4 2 1] # [2 1 2]] 伪随机数生成器
伪随机数生成器是一种基于算法的随机数生成器，可生成看似随机的数列，但实际上这些数列是可重现的。Python中的伪随机数生成器基于梅森旋转算法。
1. random库
在random库中，可以使用random.seed()函数设置随机数生成的种子，以便得到可重现的结果。如果没有设置种子，则随机数生成器将使用系统时间作为种子。
import random random.seed(0) num = random.randint(1, 10) print(num) # output: 6 random.seed(0) num = random.randint(1, 10) print(num) # output: 6 2. numpy库
在numpy库中，可以使用numpy.random.seed()函数来设置随机数生成的种子。
import numpy as np np.random.seed(0) x = np.random.randn(2, 3) print(x) # output: # [[ 1. 0. 0.] # [ 2. 1. -0.]] np.random.seed(0) x = np.random.randn(2, 3) print(x) # output: # [[ 1. 0. 0.] # [ 2. 1. -0.]] 总结
在Python中生成随机数非常方便，random库和numpy库提供了许多随机数生成函数和方法。可以根据需要，选择适当的随机数生成方法。
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