京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python中的随机函数random的用法示例
一、random模块简介
Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等。
二、random模块重要函数
1 )、random() 返回0<=n<1之间的随机实数n;
2 )、choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素;
import random
a = random.choice([1, 2, 3, 4])
print(a)
3 )、getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位;
4 )、shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列;
5 )、sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机且独立的元素;
三、random模块方法说明
random.random()函数是这个模块中最常用的方法了,它会生成一个随机的浮点数,范围是在0.0~1.0之间。
random.uniform()正好弥补了上面函数的不足,它可以设定浮点数的范围,一个是上限,一个是下限。
random.randint()随机生一个整数int类型,可以指定这个整数的范围,同样有上限和下限值,python random.randint。
random.choice()可以从任何序列,比如list列表中,选取一个随机的元素返回,可以用于字符串、列表、元组等。
random.shuffle()如果你想将一个序列中的元素,随机打乱的话可以用这个函数方法。
random.sample()可以从指定的序列中,随机的截取指定长度的片断,不作原地修改。
四、需要导入random模块
1、random.random
random.random()用于生成一个0到1的随机符小数: 0 <= n < 1.0
>>> random.random() # Random float x,
2、random.uniform
random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于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。如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b, 则 b <= n <= a。
>>> random.uniform(1, 10) # Random float x,
3、random.randint
random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于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,生成的随机数n: a <= n <= b
>>> random.randint(10, 100)
4、random.randrange
random.randrange的函数原型为:random.randrange([start], stop[, step]),从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如:random.randrange(10, 100, 2),结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。
随机选取0到100间的偶数:
>>> import random
>>> random.randrange(0, 101, 2)
5、random.choice
random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。
>>> random.choice('abcdefg&#%^*f') #随机字符
'd'
>>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] ) #随机选取字符串:
'lemon'
6、random.shuffle
random.shuffle的函数原型为:random.shuffle(x[, random]),用于将一个列表中的元素打乱。如:
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
random.shuffle(p)
print p
#结果(因为随机,所以你的结果可能不一样。)
#['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
7、random.sample
random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。 如果k大于sequence元素个数的话会报错。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07