random

这篇文章主要介绍了Python内置random模块生成随机数的方法,本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下 本文我们详细地介绍下两个模块关于生成随机序列的其他使用方法。 随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。Python内置的random模块提供了生成随机数的方法，使用这些方法时需要导入random模块。 import random 下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。 1、random.random()随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0)。注意的是返回的随机数可能会是 0 但不可能为 1，即左闭右开的区间。 print ( "random: " , random.random ( )) #random: 0.5714025946899135 2、random.randint(a , b)随机生成 a 与 b 之间的整数[a, b]，a<=n<=b，随机整数不包含 b 时[a, b)可以使用 random.randrange() 方法。 print ( "randint: " , random.randint ( 6,8 )) #randint: 8 3、random.randrange(start,stop,step

这篇文章主要介绍了详解Python利用random生成一个列表内的随机数，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 首先,需要导入random模块: import random 随机取1-33之间的1个随机数，可能重复: random.choice ( range ( 1,34 )) print得到一系列随机数,执行一次得到一个随机数: print ( random.choice ( range ( 1,34 )) ) 随机取1-33之间的6个随机数，可能重复: random.choices ( range ( 1,34 ) ,k = 6,weights = range ( 1,34 )) 其权重值表示该数或该范围内的数输出概率大,输出结果为列表 随机取1-33之间的6个随机数，不重复: random.sample ( range ( 1,34 ) ,6 ) 得到一个无序列表 random.uniform(a,b) 生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限 random.randint(a,b) 生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限 PS:python 随机选取列表中的元素 使用random模块中的sample函数 功能： random.sample(seq,

有关Python中random标准库的使用 Python中关于随机值的部分，借助的是根据当前的随机种子，通过梅森旋转算法，生成一段随机序列。 基本随机函数 random.seed(a=None) 　　初始化给定的随机种子，默认值为当前的系统时间。 random.random() 　　生成一个[0.0,1.0)之间的小数。 拓展随机函数 random.randint(a,b) 　　生成[a,b]之间的整数。 random.randrange(m,n,k) 　　生成一个[m.n)之间的以k为步长的随机数。 random.getrandbits(k) 　　随机生成一个k比特长的随机整数 random.uniform(a,b) 　　生成一个[a,b]之间的随机小数。 random.choice(seq) 　　将一个序列中随机返回一个值。 random.shuffle(seq) 　　将seq序列中的值随机打乱，返回打乱后的序列。 来源： https://www.cnblogs.com/zhaifeng/p/9245627.html

random库是使用随机数的python标准库 伪随机数：采用梅森旋转算法生成的伪随机序列中的元素 random库主要用于产生随机数 使用random库：import random random库的概述：random库包括两类函数，常用共8个 基本随机数函数：seed(),random() 扩展随机数函数：randint(),getrandbits(),uniform(), 　　　　　　　　randrange(),choice(),shuffle() 基本随机函数： 函数 描述 seed(a=None) >>>random.seed(10)#产生种子10对应的序列 random() 生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数 >>>random.random() 0.5714025946899135 >>>random.seed(10) >>>random.random() 0.5714025946899135 >>>random.random() 0.4288890546751146 ........ >>>import random >>>random.seed(10) >>>random.random() 0.5714025946899135 >>>random.seed(10) >>>random.random() 0.5714025946899135 扩展随机数函数 函数

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：O（1） 核心源代码： return self.randrange(a, b+1) # 由randrange函数封装而来 例子： 1 for i in range(20): 2 　　print(rm.randint(0, 10), end=' ') 2.random.randrange(start,stop,step): 也是一个随机整数函数，参数可选； 当只有一个参数时，默认随机范围0到该 参数，前闭后开；两个参数，最小值和最大值，前闭后开；三个参数，最小值，最大值和步长，前闭后开。 算法时间复杂度：O（1） 核心源代码： return istart + istep*self._randbelow(n) # 该函数由_randbelow函数封装得到 例子： 1 for i in range(10): 2 　　print(random.randrange(10)) # 产生0到10（不包括）的随机数 3 　　print(random.randrange(5,10)) # 产生5到10（不包括）的随机数 4 　

random是内建（built-in）函数，作用是产生随机数，使用较多. 1.导入模块 首先是导入模块： import random 接着就可以调用random模块下的函数了，例如： random.randint(1,100) 语句的含义是产生1至100（包含1与100）的一个随机数。 也可以： from random import randint #直接导入randint函数 还可以改名呢： from random import randint as ra_int 就可以直接调用ra_int函数了，适用于名字较长的函数，写代码时方便。 2.random模块下函数 使用 dir(random)可以查看random模块下有哪些函数，结果如下： ['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', 'SystemRandom', 'TWOPI', 'WichmannHill', '_BuiltinMethodType', '_MethodType', '__all__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '_acos', '_ceil', '_cos', '_e', '_exp', '

random模块 用于生成伪随机数 源码位置： Lib/random.py（看看就好，千万别随便修改） 真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。 计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就是固定的。 只要用户或第三方不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟。 Python的这个库在底层使用通用的算法，经过长久的考验，可靠性没得说，但绝对不能用于密码相关的功能。 一、基本方法 random.seed(a=None, version=2) 初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者a=None，则使用系统时间为种子。如果a是一个整数，则作为种子。 random.getstate() 返回一个当前生成器的内部状态的对象 random.setstate(state) 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象，使得生成器恢复到这个状态。 random.getrandbits(k) 返回一个不大于K位的Python整数（十进制）

概述：random库是使用随机数的python标准库，主要用来生成随机数 伪随机数：采用梅森旋转算法生成的伪随机序列中的元素 使用：import random 基本随机函数：seed() random() 扩展随机函数：randint() getrandbits() uniform() randrange() choice() shuffle() 详解： 基本随机函数 seed() 初始化给定的随机数种子，默认为当前系统时间 >>> random.seed(10) random() 生成一个[0.0, 1.0)之间的随机小数 >>> random.random() 0.5714025946899135 >>> random.random() 0.4288890546751146 >>> random.seed(10) >>> random.random() 0.5714025946899135 >>> random.random() 0.4288890546751146 扩展随机函数 randint(a,b) 生成一个[a, b]之间的整数 >>> random.randint(10,100) 83 uniform(a,b) 生成一个[a, b]之间的随机小数 >>> random.uniform(1,10) 4.195735189575358 randrange(m,n[,k])

var random = function(){ var a = 2; var n = Math.round(Math.random()*(a-1))+1; function obj(){ this.href = ''; this.class = ''; } b = new Array(); for (var i=1;i<=a;i++){ b[i] = new obj(); } b[1].href = "http://zgyxl.1905.com/"; b[1].class = "zgyxl-back2015"; b[2].href = "http://cinderella.1905.com/"; b[2].class = "hgn-back2014"; $('.link_l').add('.link_r').attr('href',b[n].href) $('body').removeClass().addClass(b[n].class); } random(); 来源： https://www.cnblogs.com/jiangtuzi/p/4235312.html