Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。
random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0
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.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.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。
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,也可以参考:http://www.17xie.com/read-37422.html。下面是使用choice的一些例子:

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:

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。

上面这些方法是random模块中最常用的,在Python手册中,还介绍其他的方法。感兴趣的朋友可以通过查询Python手册了解更详细的信息。
例子:

结果:

网友评论