Random: 管理你的随机数⚓︎
约 528 个字 46 行代码 预计阅读时间 2 分钟
random 是 Python 的一个内置库，用于生成伪随机数。这里的 “伪随机” 意味着这些随机数是通过确定性算法生成的，并不是真正意义上的随机数，但在大多数应用场景中，它们的表现就像是随机的。random 库提供了多种随机数生成函数，涵盖了整数、浮点数、序列等不同类型的随机选择操作。
核心功能及用法⚓︎
- 生成随机浮点数
random.random()：生成一个范围在 [0.0, 1.0) 之间的随机浮点数。
- 示例代码：
random.uniform(a, b)：生成一个范围在 [a, b] 之间的随机浮点数，其中 a 和 b 可以是任意实数，且 a 可以大于 b。
import random
# 生成一个范围在 [5, 10] 之间的随机浮点数
random_uniform = random.uniform(5, 10)
print(random_uniform)
- 生成随机整数
random.randint(a, b) ：生成一个范围在 [a, b] 之间的随机整数，其中 a 和 b 必须是整数，且 a <= b。
random.randrange(start, stop[, step])：从 range(start, stop, step) 所表示的序列中随机选择一个整数。start 是起始值（默认为 0），stop 是结束值（不包含），step 是步长（默认为 1）。
import random
# 从 0 到 10 中每隔 2 取一个数，然后随机选择一个
random_range = random.randrange(0, 10, 2)
print(random_range)
- 随机选择序列元素
random.choice(seq)：从非空序列 seq（如列表、元组、字符串等）中随机选择一个元素。
import random
# 定义一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 从列表中随机选择一个元素
random_choice = random.choice(my_list)
print(random_choice)
random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)：从 population 序列中进行有放回的随机抽样，返回一个长度为 k 的列表。weights 是一个与 population 长度相同的权重列表，用于指定每个元素被选中的概率；cum_weights 是累积权重列表。如果都不提供，则每个元素被选中的概率相等。
import random
# 定义一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 从列表中有放回地随机选择 3 个元素
random_choices = random.choices(my_list, k=3)
print(random_choices)
random.sample(population, k)：从 population 序列中进行无放回的随机抽样，返回一个长度为 k 的列表。要求 k 不能大于 population 的长度。
import random
# 定义一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 从列表中无放回地随机选择 2 个元素
random_sample = random.sample(my_list, 2)
print(random_sample)
- 打乱序列顺序
random.shuffle(x[, random]) ：将可变序列 x（如列表）中的元素随机打乱顺序。
- 由于 random 库生成的是伪随机数，其结果是可重复的。可以通过 random.seed(a=None, version=2) 函数设置随机数种子，当 a 相同时，后续生成的随机数序列也相同。
例如：