研究排序问题的时候常常需要生成随机数组来验证自己排序算法的正确性和性能,今天把python生成随机数组的方法稍作总结,以备以后查看使用。
python的random模块中有一些生成随机数字的方法,例如random.randint, random.random, random.uniform, random.randrange
,这些函数大同小异,均是在返回指定范围内的一个整数或浮点数,下边简单解释一下这几个函数。
该函数接受两个参数,这两个参数必须是整数(或者小数位是0的浮点数),并且第一个参数必须不大于第二个参数
>>> import random
>>> random.randint(1,10)
6
>>> random.randint(1.0, 10.0)
1
>>> random.random()
0.5885821552646049
>>> random.uniform(1,5.0)
4.485403087612088
>>> random.uniform(9.9, 2)
5.189511116007191
>>> random.randrange(1, 100, 2) #返回[1,100]之间的奇数
19
>>> random.ranrange(100, 1, -2) #返回[100,1]之间的偶数
2
下边我们用random.randint来生成一个随机数组
import random
def random_int_list(start, stop, length):
start, stop = (int(start), int(stop)) if start <= stop else (int(stop), int(start))
length = int(abs(length)) if length else 0
random_list = []
for i in range(length):
random_list.append(random.randint(start, stop))
return random_list
接下来我们就可以用这个函数来生成一个随机的整数序列了
>>> random_int_list(1,100,10)
[54, 13, 6, 89, 87, 39, 60, 2, 63, 61]
import numpy as np
>>> np.random.rand(10)
array([ 0.56911206, 0.99777291, 0.18943144, 0.19387287, 0.75090637,
0.18692814, 0.69804514, 0.48808425, 0.79440667, 0.66959075])
当然该函数还可以用于生成多维数组,这里不做详述。
>>> np.random.randn(10)
array([-1.6765704 , 0.66361856, 0.04029481, 1.19965741, -0.57514593,
-0.79603968, 1.52261545, -2.17401814, 0.86671727, -1.17945975])
>>> np.random.randint(10,size=10)
array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 9])
>>> np.random.random_integers(5)
4
>>> arr = np.arange(10)
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]
>>>> np.random.permutation(10)
array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])