python 随机数库

Python中的随机数库是random库。它提供了多种生成随机数的函数和方法。其中一些常用的函数包括：
- random.random()：用于生成一个0.0到1.0之间的随机浮点数。
- random.randint(a, b)：用于生成一个范围在a到b之间的随机整数，包括a和b。
- random.getstate()：用于获取当前随机数生成器的状态。

下面是一个使用random库生成随机数的例子：

import random

# 生成一个0.0到1.0的随机浮点数
random_num = random.random()
print(random_num)

# 生成一个10到20之间的随机整数
random_int = random.randint(10, 20)
print(random_int)

# 获取当前随机数生成器的状态
state = random.getstate()

所以，Python的随机数库是random库。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

python随机数画图

Python中可以使用NumPy库的随机数生成函数和Matplotlib库的绘图函数来实现随机数画图。具体步骤如下：
1. 导入NumPy和Matplotlib库。
2. 使用NumPy的随机数生成函数生成随机游走方向。
3. 根据随机游走方向计算物体在二维平面上的位置。
4. 使用Matplotlib库的绘图函数绘制物体的轨迹图。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机数种子，保证每次运行结果相同
np.random.seed(123)

# 定义随机游走步数和步长
n_steps = 1000
step_size = 0.1

# 生成随机游走方向
directions = np.random.randint(0, 4, size=n_steps)
steps_x = np.where(directions == 0, -step_size, np.where(directions == 1, step_size, 0))
steps_y = np.where(directions == 2, -step_size, np.where(directions == 3, step_size, 0))

# 计算物体在二维平面上的位置
position_x = np.cumsum(steps_x)
position_y = np.cumsum(steps_y)

# 绘制轨迹图
plt.plot(position_x, position_y)
plt.title('Random Walk')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

运行以上代码，即可得到一个随机游走的轨迹图。你可以根据需要调整步数、步长等参数，来探索不同的随机游走效果。

python随机数线性分布

Python中的随机数是伪随机数，是通过随机数种子生成的。其中一种生成随机数的方法是线性同余算法，即将种子经过一定的变换，再除以一个数，得到的余数作为新的种子。这种方法可以生成均匀分布的随机数。

下面是一个生成随机数的例子：

import random

# 设置随机数种子
random.seed(1)

# 生成10个随机数
for i in range(10):
    print(random.random())

输出结果为：

0.13436424411240122
0.8474337369372327
0.763774618976614
0.2550690257394217
0.49543508709194095
0.4494910647887381
0.651592972722763
0.7887233511355132
0.0938595867742349
0.02834747652200631

可以看到，生成的随机数是均匀分布的。

如果想要生成线性分布的随机数，可以使用numpy库中的random模块的rand函数。下面是一个生成线性分布随机数的例子：

import numpy as np

# 生成1000个线性分布的随机数
x = np.random.rand(1000) ** 2

# 绘制直方图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(x, bins=50)
plt.show()

输出结果为：


可以看到，生成的随机数呈现线性分布。