【Python模块学习】3、random模块
参考:1、官网;2、别人的
以下是random模块的方法:
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range(0,2**k)之间的一个整数,相当于randrange(0,2**k)
random.randrange(stop) # 返回range(0,stop)之间的一个整数
random.randrange(start, stop[, step]) # 返回range[start,stop)之间的一个整数,可加step,跟range(0,10,2)类似
random.randint(a, b) # 返回range[a,b]之间的一个整数,等价于然的range(a,b+1)
random.choice(seq) # 从非空序列seq中随机选取一个元素。如果seq为空则弹出 IndexError异常。
random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) # 3.6版本新增。从population集群中随机抽取K个元素(可重复)。weights是相对权重列表,cum_weights是累计权重,两个参数不能同时存在。
random.shuffle(x[, random]) # 随机打乱序列x内元素的排列顺序。只能针对可变的序列,对于不可变序列,请使用下面的sample()方法。
random.sample(population, k) # 从population样本或集合中随机抽取K个不重复的元素形成新的序列。常用于不重复的随机抽样。返回的是一个新的序列,不会破坏原有序列。要从一个整数区间随机抽取一定数量的整数,请使用sample(range(10000000), k=60)类似的方法,这非常有效和节省空间。如果k大于population的长度,则弹出ValueError异常。
random.random() # 返回一个介于左闭右开[0.0, 1.0)区间的浮点数
random.uniform(a, b) # 返回一个介于a和b之间的浮点数。如果a>b,则是b到a之间的浮点数。这里的a和b都有可能出现在结果中。
random.triangular(low, high, mode) # 返回一个low <= N <=high的三角形分布的随机数。参数mode指明众数出现位置。
random.betavariate(alpha, beta) # β分布。返回的结果在0~1之间
random.expovariate(lambd) # 指数分布
random.gammavariate(alpha, beta) # 伽玛分布
random.gauss(mu, sigma) # 高斯分布
random.lognormvariate(mu, sigma) # 对数正态分布
random.normalvariate(mu, sigma) # 正态分布
random.vonmisesvariate(mu, kappa) # 卡帕分布
random.paretovariate(alpha) # 帕累托分布
random.weibullvariate(alpha, beta) # 威布尔分布
实例:
Basic examples:
>>> random() # 随机浮点数: 0.0 <= x < 1.0
0.37444887175646646
>>> uniform(2.5, 10.0) # 随机浮点数: 2.5 <= x < 10.0
3.1800146073117523
>>> randrange(10) # 0-9的整数:
7
>>> randrange(0, 101, 2) # 0-100的偶数
26
>>> choice(['win', 'lose', 'draw']) # 从序列随机选择一个元素
'draw'
>>> deck = 'ace two three four'.split()
>>> shuffle(deck) # 对序列进行洗牌,改变原序列
>>> deck
['four', 'two', 'ace', 'three']
>>> sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4) # 不改变原序列的抽取指定数目样本,并生成新序列
[40, 10, 50, 30]
>>> # 6次旋转红黑绿轮盘(带权重可重复的取样),不破坏原序列,weight[18,18,2]
>>> choices(['red', 'black', 'green'], [18, 18, 2], k=6)
['red', 'green', 'black', 'black', 'red', 'black']
>>> # 德州扑克计算概率Deal 20 cards without replacement from a deck of 52 playing cards
>>> # and determine the proportion of cards with a ten-value
>>> # (a ten, jack, queen, or king).
>>> deck = collections.Counter(tens=16, low_cards=36)
>>> seen = sample(list(deck.elements()), k=20)
>>> seen.count('tens') / 20
0.15
>>> # 模拟概率Estimate the probability of getting 5 or more heads from 7 spins
>>> # of a biased coin that settles on heads 60% of the time.'H'的概率是0.6,“T”的概率是1-0.6
>>> trial = lambda: choices('HT', cum_weights=(0.60, 1.00), k=7).count('H') >= 5
>>> sum(trial() for i in range(10000)) / 10000
0.4169
>>> # Probability of the median of 5 samples being in middle two quartiles
>>> trial = lambda : 2500 <= sorted(choices(range(10000), k=5))[2] < 7500
>>> sum(trial() for i in range(10000)) / 10000
0.7958
>>> from statistics import mean
>>> from random import choices
>>> data = 1, 2, 4, 4, 10
>>> means = sorted(mean(choices(data, k=5)) for i in range(20)) # mean是求平均
>>> print(f'The sample mean of {mean(data):.1f} has a 90% confidence '
f'interval from {means[1]:.1f} to {means[-2]:.1f}') # 这里的f用法
下面是生成一个包含大写字母A-Z和数字0-9的随机4位验证码的程序
import random
checkcode = ''
for i in range(4):
current = random.randrange(0,4)
if current != i:
temp = chr(random.randint(65,90))
else:
temp = random.randint(0,9)
checkcode += str(temp)
print(checkcode)
下面是生成指定长度字母数字随机序列的代码:
import random, string
def gen_random_string(length):
# 数字的个数随机产生
num_of_numeric = random.randint(1,length-1)
# 剩下的都是字母
num_of_letter = length - num_of_numeric
# 随机生成数字
numerics = [random.choice(string.digits) for i in range(num_of_numeric)]
# 随机生成字母
letters = [random.choice(string.ascii_letters) for i in range(num_of_letter)]
# 结合两者
all_chars = numerics + letters
# 洗牌
random.shuffle(all_chars)
# 生成最终字符串
result = ''.join([i for i in all_chars])
return result
if __name__ == '__main__':
print(gen_random_string(64))