Python初学8——random库简介与使用
目录
一、random库基本介绍
二、基本随机数函数（ seed()、random() ）
三、扩展随机数函数（ randint()、getrandbits()、uniform()、randrange()、choice()、shuffle() ）
四、“圆周率的计算”实例
4.1 公式近似计算
4.2 蒙特卡罗方法
一、random库基本介绍
1. random库是Python的标准库，可以用关键字 import 直接引用。random库用于产生随机数。（计算机采用梅森旋转算法生成伪随机数序列）
2. 基本随机函数：seed()、random()
3. 扩展随机函数：randint()、getrandbits()、uniform()、randrange()、choice()、shuffle()
二、基本随机数函数（ seed()、random() ）
相关概念：随机数种子。给定随机数种子——>梅森旋转算法——>随机序列（相同的随机种子，产生一模一样的随机序列）
| 基本随机函数 | 说明 |
|---|---|
| seed(a) | 功能：产生确定的初始随机种子 返回值：无 参数：a——指定的初始随机种子 说明：若a省略，则初始随机种子默认为当前系统时间。 若人工设置初始随机种子，则程序运行可复现；若省略参数，则认为程序运行不可复现  图2-1
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| random() | 功能：产生随机浮点数 返回值：[0.0, 1.0)之间的随即浮点数 参数：无 说明：该函数产生的随机数一定与随机种子有关  图2-2
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三、扩展随机数函数（ randint()、getrandbits()、uniform()、randrange()、choice()、shuffle() ）
| 扩展随机数函数 | 说明 |
|---|---|
| randint(a, b) | 功能：产生随机整数 返回值：[a, b)之间的随机整数 参数：a——随机数范围的下限 b——随机数范围的上限 说明：  图3-1
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| randrange(m, n[, k]) |
功能：产生随机整数 返回值：[m, n)之间以k为步长的随机整数 参数：m——随机数范围的下限 n——随机数范围的上限 k——随机数取值的步长 说明：  图3-2
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| uniform(a, b) | 功能：产生随机浮点数 返回值：[a, b]之间的随机浮点数 参数：a——随机数范围的下限 b——随机数范围的上限 说明：  图3-3
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| getrandbits(k) | 功能：产生随机整数 返回值：k比特长的随机整数 参数：k——随机数的长度 说明：  图3-4
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| choice(seq) | 功能：选择随机元素 返回值：列表seq中的随机一个元素 参数：seq——提供可供随机选择的一个元素列表 说明：  图3-5
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| shuffle(seq) | 功能：随机排序 返回值：序列seq的随机排列 参数：seq——提供可供随机排序的一个元素列表 说明：该函数的输出会覆盖原列表。  图3-6
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四、“圆周率的计算”实例
4.1 公式近似计算
圆周率的近似计算公式：
![\pi = \sum_{k=0}^{\infty }\left [ \frac{1}{16^{k}} \left ( \frac{4}{8k+1}-\frac{2}{8k+4}-\frac{1}{8k+5}-\frac{1}{8k+6} \right ) \right ]](http://img.e-com-net.com/image/info8/82d49058aee4436b996666326a21c5cf.gif)
pi = 0 # 设 π 的初始值为0
N = 100 # 定义100次循环
for k in range(N): # 套用圆周率近似计算公式
pi += 1 / pow(16, k) * ( 4 / (8*k+1) - \
2 / (8*k+4) - \
1 / (8*k+5) - \
1 / (8*k+6) )
print("圆周率近似为：{}".format(pi))4.2 蒙特卡罗方法
蒙特卡罗方法：
图4-1
向单位正方形中随机撒点，撒点的总个数记为M，落在单位圆中点的个数记为N（N import random as r # 引用random库，用于随机撒点
import time as t # 引用time库，用于计时计算时间
stars = 10000 * 10000 # 设置撒点总数为一亿个
hits = 0 # 设置落在单位圆中点数的初始个数为零个
start = t.perf_counter() # 计算开始
for k in range(stars):
x, y = r.random(), r.random() # 随机撒点：0≤x<1，0≤y<1
if (pow(x,2) + pow(y,2)) < 1 : # 判断该次撒的点是否的单位圆中
hits += 1
pi = 4 * (hits / stars) # 近似计算圆周率
print("计算用时{}s".format(t.perf_counter() - start)) # 计算结束
print("圆周率近似为：{}".format(pi))