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[Python知识库]Python伪随机数模块random |
random模块该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。(包括在实数轴上计算均匀、正态(高斯)、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数)不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。有关安全性或加密用途,请使用secrets模块。 random.seed
初始化随机数生成器,如果a被省略或为None,则使用当前系统时间。如果操作系统提供随机源,则使用它们而不是系统时间。当你的seed是相同的情况下,你多次执行得到的随机数序列是相同的。因为Mersenne Twister的完全确定性,因此random模块产生的随机数不适合加密目的。 常用整数随机函数
randrange()返回一个[start, stop)区间内随机选择的元素。
返回随机整数 N 满足 a <= N <= b。相当于 randrange(a, b+1)。 常用序列随机函数
从非空序列 seq 返回一个随机元素。 如果 seq 为空,则引发 IndexError。
将序列 x 随机打乱位置。(在原来的序列上进行,不会生成新的序列。)
返回从总体序列或集合中选择的唯一元素的 k 长度列表。 用于无重复的随机抽样。(抽奖常用的函数)下面是一个抽奖的例子。
上述的抽奖活动,可以用如下的代码完成。
而且,这样产生的抽奖结果也将是可控的。例如,我们需要3号中一等奖,33号中二等奖,333号中三等奖。代码如下:
常用实数随机函数
返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。
返回一个随机浮点数 N ,当 a <= b 时 a <= N <= b ,当 b < a 时 b <= N <= a 。终点 b 是否在该范围内。取决于等式 a + (b-a) * random() 中的浮点舍入结
正态分布,也称高斯分布。 mu 为平均值,而 sigma 为标准差。 此函数要稍快于下面所定义的 normalvariate() 函数。 多线程注意事项:当两个线程同时调用此方法时,它们有可能将获得相同的返回值。 这可以通过三种办法来避免。 1) 让每个线程使用不同的随机数生成器实例。 2) 在所有调用外面加锁。 3) 改用速度较慢但是线程安全的 normalvariate() 函数。
正态分布。 mu 是平均值,sigma 是标准差。 参考资料更多的函数请参考random — 生成伪随机数。 |
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