Python random模块常用函数详解

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本文思路：

        常用函数原型、返回值、用法示例

        生成随机数讲解部分按照返回类型、是否传入列表、是否产生特定分布分类

如果发现本文有错误，希望您指正。如果有想要添加的方面，也尽情留言

参考python中文文档：random — 生成伪随机数 — Python 3.12.2 文档

1. 生成随机数种子：seed()初始化随机生成器

random.seed(a=None,version=2)

• a:种子值。
  • 如果 a 被省略或为 None ，则使用当前系统时间。 如果操作系统提供随机源，则使用它们。如果 a 是 int 类型，则直接使用。
• version（很少用到）: 1或2。指定a不为整数时，如何将a转化为int
  • version=2：将a(str,bytes或bytarray）转换为int并使用它的所有位
  • version=1：用算法生成更窄的种子范围

2. 生成随机数

2.1 生成字节数据随机数：

       random.randbytes(n): 生成n个随机字节 

2.1 整数数据：

random.randrange([start], stop[, step])

返回从 range(start, stop, step) 随机选择的一个元素。大致等价于 choice(range(start, stop, step)) 

• start：起始值，如果省略则默认为0。
• stop：终止值，生成的随机整数不包括该值。
• step：步长，如果省略则默认为1

random.randint(start,end)

返回随机整数 N 满足 a <= N <= b。相当于 randrange(a, b+1)

注意和randrange不同，这里端点值是可以取到的

• start：起始值
• stop：终止值

2.2 浮点数：

random.random()

返回 0.0 <= X < 1.0 范围内的一个随机浮点数。

random.uniform(a, b)

返回范围a,b内随机的一个浮点数。终点值 b 可能包括或不包括在该范围内，具体取决于表达式 a+(b-a)*andom() 的浮点舍入结果

• a,b: 浮点数，不规定a<=b

2.2.2 生成特定分布的随机数：

正态分布：random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

• loc：指定均值（期望值）。
• scale：指定标准差。
• size：指定生成的随机数数量，可以是一个数，也可以是一个元组。

二项式分布B(n,p)：random.binomialvariate(n=1, p=0.5)

返回一个整数，表示 n 次独立试验在每次试验的成功率为 p 时的成功次数

对称分布：random.triangular(low=0, high=1, mode)：

返回一个[low,high]之间一个随机浮点数(包括端点） low 和 high 边界默认为零和一。 mode 参数默认为边界之间的中点，给出对称分布。

Beta分布：random.betavariate(alpha, beta)：

回值的范围介于 0 和 1 之间

• alpha，beta：均在[0,1]之间

指数分布random.expovariate(lambd=1.0)

 lambd 是 1.0 除以所需的平均值，它应该是非零的。如果 lambd 为正，则返回值的范围为 0 到正无穷大；如果 lambd 为负，则返回值从负无穷大到 0。

2.3 对序列进行选择或操作：

random.choice(seq)

返回从非空序列 seq 返回一个随机元素

• seq：序列，可以是list, tuple，string，dict等任意序列。若seq为空则会印发IndexError

random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

从 population 中有重复地随机选取元素，返回大小为 k 的元素列表。

• population： 同choice()中的seq。如果 population 为空，则引发IndexError
• weights：非负序列，表示选择的相对权重。
• cum_weights: 非负序列，表示选择的绝对权重，等于相对权重的累加。
  • 如果既未指定 weight 也未指定 cum_weights ，则以相等的概率进行选择。 如果提供了权重序列，则它必须与 population 序列的长度相同。 若权重全为0，会引发VelueError

random.shuffle(x)

将x随机打乱位置，同时赋值给x

• x： 同以上seq

random.sample(population, k, *, counts=None)

返回从总体序列中选取的元素的(每个元素只选一次）、长度为 k 的列表。 用于无重复的随机抽样。保持原始总体不变

• population：同seq
• k： int，返回列表的长度。如果k大于population长度，则引发ValueErroe
• conts：列表，表示重复列出某个元素。 
  • 例如，sample(['red', 'blue'], counts=[4, 2], k=5) 等价于 sample(['red', 'red', 'red', 'red', 'blue', 'blue'], k=5)

用法示例：

sample(range(), k=60)