python随机

Python中的random模块可以用于生成随机数。例如，要生成一个0到1之间的随机小数，可以使用random模块中的random()函数，代码如下：

import random

random_num = random.random()
print(random_num)

如果要生成一个指定范围内的整数，可以使用randint()函数，代码如下：

import random

random_int = random.randint(0, 10)
print(random_int)

这会生成一个0到10之间的随机整数。还有许多其他的随机函数可以在random模块中使用，包括randrange()和uniform()等。

相关问题

Python随机函数

Python中有一个内置的random模块，提供了各种生成随机数的函数。下面是一些常用的Python随机函数：

1. random.random()：生成一个0到1之间的随机浮点数。
2. random.randint(a, b)：生成一个在指定范围内的随机整数，包括a和b。
3. random.choice(seq)：从序列中随机选择一个元素。
4. random.shuffle(seq)：将序列中的元素随机排序。
5. random.sample(population, k)：从指定的总体中随机选择k个唯一的元素。

这些函数可以帮助你在Python中生成随机数或者进行随机选择。你还有其他关于Python随机函数的问题吗？

python 随机取样

在Python中，我们经常需要从一个列表或数据集中随机抽取一些元素，以进行随机实验、样本测试等操作。Python提供了许多有用的工具和函数来进行随机取样。常用的三种随机抽样方法包括简单随机抽样、有放回随机抽样和无放回随机抽样。简单随机抽样是从一个包含N个元素的总体中随机地抽取n个元素构成样本，每个元素被抽取的概率相等，且抽取的元素互相独立。有放回随机抽样是在抽取一个元素后将其放回总体中，使得下一次抽取时该元素仍然有机会被选中。无放回随机抽样是在抽取一个元素后不再将其放回总体中，使得下一次抽取时该元素不再有机会被选中。

对于简单随机抽样，我们可以使用Python的random模块中的sample函数。该函数接受一个列表（或其他可迭代对象）和要抽取的样本大小，返回一个随机抽取的样本列表。示例代码如下：

import random

population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sample_size = 5

sample = random.sample(population, sample_size)
print
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *3* [python随机抽样_掌握python中的随机抽样](https://blog.csdn.net/weixin_26736149/article/details/108915780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* [Python随机抽样的三种方法及自定义封装函数实现](https://blog.csdn.net/ai52learn/article/details/130833730)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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