python 中sample random 函数

时间: 2023-10-22 19:31:07 浏览: 83

python中的随机函数random的用法示例

Python中的`random`模块是生成随机数的重要工具，它提供了多种功能，包括生成随机浮点数、整数、从序列中选择元素以及打乱序列。下面是对这些功能的详细解释和示例： **1. `random.random()`** 此函数生成0（包含）到1（不包含）之间的随机浮点数。例如： ```python import random print(random.random()) # 可能输出类似0.6789123456 ``` **2. `random.uniform(a, b)`** 该函数生成在指定范围`a`到`b`（包含两端）内的随机浮点数。如果`a > b`，则生成的数`n`满足`a <= n <= b`；反之，如果`a < b`，则`b <= n <= a`。 ```python print(random.uniform(1, 10)) # 可能输出类似3.4567 ``` **3. `random.randint(a, b)`** 此函数生成在`a`（包含）和`b`（包含）之间的随机整数。例如： ```python print(random.randint(10, 100)) # 可能输出类似45 ``` **4. `random.randrange([start], stop[, step])`** `randrange()`用于生成指定范围内（以`step`为步长）的随机整数。例如，生成0到100间的所有偶数： ```python print(random.randrange(0, 101, 2)) # 可能输出类似22 ``` **5. `random.choice(sequence)`** 此函数从给定的序列（如列表、字符串或元组）中随机选择一个元素。例如： ```python fruits = ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] print(random.choice(fruits)) # 可能输出 'orange' ``` **6. `random.shuffle(x[, random])`** 此函数将列表`x`的元素顺序随机打乱，不返回新列表，而是直接修改原列表： ```python p = ["Python", "Java", "C++", "JavaScript", "Ruby"] random.shuffle(p) print(p) # 可能输出 ['Ruby', 'C++', 'JavaScript', 'Python', 'Java'] ``` **7. `random.getrandbits(n)`** 此函数返回一个长整型的随机数，包含`n`个随机位。例如，生成一个16位的随机数： ```python print(random.getrandbits(16)) # 可能输出类似3456789 ``` **8. `random.sample(population, k)`** `random.sample()`从给定的`population`序列中抽取`k`个不重复的元素。例如，从1到100中随机抽取5个不同的数： ```python print(random.sample(range(1, 101), 5)) # 可能输出 [23, 77, 11, 89, 45] ``` 以上就是`random`模块的主要功能及其使用方法。在Python编程中，无论是进行模拟、游戏开发还是数据分析，`random`模块都扮演着不可或缺的角色。通过熟练掌握这些函数，开发者可以创建出各种具有随机性的程序。

在Python中，random模块提供了许多用于生成随机数的函数。其中包括sample函数和random函数。sample函数的原型为random.sample(sequence, k)，它可以从指定序列中随机获取指定长度的片断，并且不会修改原有序列。如果k大于sequence元素个数的话会报错。这个函数非常适用于需要从一个集合中随机选择一部分元素的场景。而random函数是Python标准库中的一个模块，它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。random函数的用法非常灵活，可以根据需要生成各种类型的随机值。除了sample函数和random函数，random模块还提供了其他的函数，比如randrange函数，它可以从指定范围内按指定基数递增的集合中获取一个随机数。例如，random.randrange(10, 100, 2)可以获取一个在10到100之间，以2递增的范围内的随机数。这个函数在结果上与random.choice(range(10, 100, 2))是等效的。通过使用这些函数，你可以灵活地生成各种类型的随机数来满足你的需求。1234

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