本文主要是介绍各式随机数的生成Python，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

random

1. random.sample(x,y):  从序列x中，随机选择y个不重复的元素，返回list列表

import random
#从[A,B)间随机生成N个不重复的数，结果以列表返回
resultList=random.sample(range(A,B),N)

2. random.randint(low, hight): 从[low,hight]之间的返回一个整数

import random
x=random.randint(1,10)

3. random.random(): 从[0.0, 1.0)之间的返回一个浮点数

import random
x=random.random()

numpy.random

1. np.random.rand(): 当没有参数时，返回[0.0, 1.0)之间的一个随机浮点数；当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组

import numpy as np

x1=np.random.rand()
x2=np.random.rand(10)

2. np.random.randn():  与上述一致，但返回一个样本具有标准正态分布

3. np.random.randint(low[, high, size])：一个参数时，返回小于low的随机整数；两个参数时，返回位于半开区间 [low, high)的随机整数；三个参数时，返回大小为size的位于[low, high)之间的数组，size可以指定数组形式

import numpy as np

x1=np.random.randint(10)
#  Out[]: 9
x2=np.random.randint(10,12,2)
#  Out[]: array([10, 10])
x3=np.random.randint(1,12,(2,3))
#  Out[]: 
#array([[6, 6, 5],
#       [6, 7, 3]])
x4=np.random.randint(1,12,(2,3,4))

4. np.random.permutation(high): 如果传入单个整数，返回[0,high)的所有整数的随机排列结果；如果传入数组，返回扰乱结果

import numpy as np

x1=np.random.permutation(10)
# Out[]: array([3, 4, 0, 1, 8, 2, 9, 7, 5, 6])

x2=np.random.permutation([2,5,5,4])
# Out[]: array([5, 4, 5, 2])

5. np.random.shuffle(x): 传入数组或列表，自身打乱顺序，不返回结果

import numpy as np

x=np.array([1,2,3])   #  x:[1,2,3]
 
x1=np.random.shuffle(x)  # x:[3,1,2]  x1:None

这篇关于各式随机数的生成Python的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！