Python中的random模块及相关模块详解例子2解析

本文主要是介绍Python中的random模块及相关模块详解例子2解析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Python 的 random 模块提供了生成随机数的函数，这些函数可以用于各种场景，如模拟、游戏开发、加密等。以下是 random 模块的一些常用功能和示例。

基本函数

1. random.seed(a=None, /) - 初始化随机数生成器。如果提供相同的种子值，将生成相同的随机数序列。

   import random
   random.seed(1)  # 设置随机数生成器的种子
   

2. random.getstate() - 返回随机数生成器的内部状态。

3. random.setstate(state) - 设置随机数生成器的内部状态。

随机浮点数

1. random.random() - 返回一个在 [0.0, 1.0) 范围内的随机浮点数。

   rand_float = random.random()
   

2. random.uniform(a, b) - 返回一个在 [a, b] 或 [b, a] 范围内的随机浮点数。

   rand_float = random.uniform(1.5, 4.5)
   

随机整数

1. random.randint(a, b) - 返回一个在 [a, b] 范围内的随机整数。

   rand_int = random.randint(1, 10)
   

2. random.randrange(start, stop[, step]) - 从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。

   rand_int = random.randrange(0, 101, 5)  # 从0到100中随机选择一个5的倍数
   

随机选择和排列

1. random.choice(sequence) - 从非空序列中返回一个随机选择的元素。

   element = random.choice(['apple', 'banana', 'cherry'])
   

2. random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, random=None) - 返回包含元素的列表，元素从 population 中选择，选择的权重由 weights 或 cum_weights 指定。

3. random.sample(population, weights=None, *, random=None) - 从 population 中随机选择 len(population) 个不重复的元素，返回一个新列表。

   sample = random.sample(range(100), 10)  # 从0到99中随机选择10个不同的数字
   

4. random.shuffle(x[, random]) - 将序列 x 中的元素随机打乱位置。

   list_items = [1, 2, 3, 4, 5]
   random.shuffle(list_items)
   

设置随机数生成器的随机源

1. random.getrandbits() - 返回一个随机整数，其位数由参数指定。

   rand_bits = random.getrandbits(10)  # 返回一个10位的随机整数
   

其他相关模块

• secrets - 用于生成密码和安全令牌的随机数生成器，比 random 更安全。

  import secrets
  token = secrets.token_hex(16)  # 生成一个16字节的随机十六进制字符串
  

• numpy.random - NumPy 库中的随机数生成模块，提供多维数组的随机数生成功能。

  import numpy as np
  rand_array = np.random.rand(2, 3)  # 生成一个2x3的随机数组
  

使用 random 模块时，请注意，它生成的是伪随机数，适合非安全相关的应用。对于需要高安全性的场景，应使用 secrets 模块或专业的加密库。

这篇关于Python中的random模块及相关模块详解例子2解析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---