thon標準庫——random模塊
??hello！我是wakeyo_J，每天一個konwledge point，一起學python，讓技術無限發散，
random模塊
- 1. random庫基本介紹
- 2. random庫概述
- 2.1 基本隨機函式
- 2.2 擴展隨機函式
- 3. 亂數函式的使用
- 4. 實體
- 總結
1. random庫基本介紹
Random庫時使用亂數的python標準庫
- 偽亂數：采用梅森旋轉演算法生成的（偽）隨機序列中的元素
- Random庫主要用于生成亂數
- 使用random庫：import random
2. random庫概述
Random庫包含兩類函式，常用共8個
- 基本隨機函式：seed() random()
- 擴展隨機函式：randint() getrandbits() uniform()
randrange() choice() shuffle()
2.1 基本隨機函式
- 亂數種子
- 基本隨機函式
示例 1
>>> import random #呼叫random模塊
>>> 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 擴展隨機函式
- 擴展隨機函式
3. 亂數函式的使用
- 能夠利用亂數種子產生“確定“偽亂數
- 能夠產生隨機整數
- 能夠對序列型別進行隨機操作
4. 實體
- 用random.random()生成一個基于0.0<=x<=1.0之間的浮點數
>>> import random
>>> random.random() #呼叫random()方法
0.594515103049593
>>>
- 用random.uniform(a,b)在指定范圍獲取亂數，回傳一個隨機浮點數N，若a<=b，則回傳a<=N<=b；若a>=b，則回傳b<=N<=a，
>>> random.uniform(1,8) #在【1，8】范圍內獲取一個隨機浮點數
2.9432430789720927
>>> random.uniform(9,6)
6.502188530262087
>>> random.uniform(-10,-1)
-1.6640665895566507
>>>
- 用random.triangular(low,high,mode)回傳三角形分布的亂數，
回傳一個隨機的浮點數N，使得low<=N<=high，并且在這些邊界指定mode，low和high默認為0和1，mode引數默認為邊界之間的中點，若持續使用該方法，可以得到以mode為對稱點的隨機分布資料集，
>>> random.triangular() #在默認情況下產生一個三角形分布亂數
0.764537932523999
>>> random.triangular(1,12) #指定【low，high】范圍引數
3.2879057952571604
>>> random.triangular(11,12,20) #指定low、high、mode引數
11.832700021006795
>>> random.triangular(0,5,10)
6.032774679089732
>>>
- 用random.betavariate(alpha,beta)求Beta分布，引數的條件是α>0和β>0，回傳值的范圍介于0和1之間，
>>> random.betavariate(5,8) #求Beta隨機分布值
0.2348237132951728
>>>
??標準庫只要了解每個類的使用方法和引數的含義與使用，就能很快上手python的標準庫，唯一的缺點就是你需要簡單記憶一下經常用到的方法，有點費腦，
總結
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