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    一篇文章带你了解python标准库--random模块

    1. random库基本介绍

    Random库时使用随机数的python标准库

    2. random库概述

    Random库包含两类函数,常用共8个

    2.1 基本随机函数


    示例 1

    >>> import random      #调用random模块
    >>> random.seed(5)
    >>> random.random()
    0.6229016948897019
    >>> random.random()
    0.7417869892607294
    

    示例 2

    >>> import random
    >>> random.seed(5)
    >>> random.random()
    0.6229016948897019
    >>> random.seed(5)
    >>> random.random()
    0.6229016948897019
    

    2.2 扩展随机函数

    扩展随机函数

    3. 随机数函数的使用

    4. 实例

    1.用random.random()生成一个基于0.0=x=1.0之间的浮点数

    >>> import random
    >>> random.random()    #调用random()方法
    0.594515103049593
    >>> 
    

    2.用random.uniform(a,b)在指定范围获取随机数。返回一个随机浮点数N,若a=b,则返回a=N=b;若a>=b,则返回b=N=a。

    >>> random.uniform(1,8)   #在【1,8】范围内获取一个随机浮点数
    2.9432430789720927
    >>> random.uniform(9,6)
    6.502188530262087
    >>> random.uniform(-10,-1)
    -1.6640665895566507
    >>> 
    

    3.用random.triangular(low,high,mode)返回三角形分布的随机数。

    返回一个随机的浮点数N,使得low=N=high,并且在这些边界指定mode。low和high默认为0和1。mode参数默认为边界之间的中点。若持续使用该方法,可以得到以mode为对称点的随机分布数据集。

    >>> random.triangular()   #在默认情况下产生一个三角形分布随机数
    0.764537932523999
    >>> random.triangular(1,12)  #指定【low,high】范围参数
    3.2879057952571604
    >>> random.triangular(11,12,20)     #指定low、high、mode参数
    11.832700021006795
    >>> random.triangular(0,5,10)
    6.032774679089732
    >>> 
    

    4.用random.betavariate(alpha,beta)求Beta分布,参数的条件是α>0和β>0,返回值的范围介于0和1之间。

    >>> random.betavariate(5,8)   #求Beta随机分布值
    0.2348237132951728
    >>> 
    

    标准库只要了解每个类的使用方法和参数的含义与使用,就能很快上手python的标准库,唯一的缺点就是你需要简单记忆一下1经常用到的方法,有点费脑。

    总结

    本篇文章就到这里了,希望能给你带来帮助,也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!

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