python的random模块

昨天刷题的时候遇到了两道取随机数的题，一时没有想起来random模块的具体用法，今天整理一下。

import random

random.random()：

      生成一个介于0和1之间（半开区间：[0.0，1.0) ）的浮点数  参数为空

        

      random模块下的其他随机数生成函数都是基于此函数

random.randrnge(start,end,step)：

      基数按照步幅不断递增，在一个区间内符合条件的数的集合，从集合中随机抽取一个值，参数为,start:基数，end:最大值/最小       值，step：步幅

        

random.randint(a,b):

        生成一个处于区间 [a,b] 的随机整数

       

randrange()和randint() 都是取整数的函数，参数也要求是整数

random.uniform(a,b):

      生成一个指定范围内 [a,b] 的随机浮点数

      

random.choice(sequence):

      从一个序列中随机抽取一个元素，序列包括:list,tuple,str等

      

random模块还有更多函数 https://docs.python.org/3/library/random.html

 

写了random这几个常用的随机函数，不免想探究一下random的生成原理；

随机数的真伪：

   真正的随机数，是物理中量子力学的概念，我们所谓随机数闭并不是指这种，而是指统计意义上的随机。大部分程序和语言中的随机数，确实都只是伪随机。是由可确定的函数，通过一个种子产生的。这意味着：如果知道了种子，或者已经产生的随机数，都可能获得接下来随机数序列的信息。但如果我们的种子是一个不可预知的数的话，比如说时间就是一个时刻在变的数据，这可以达到我们作为种子的使用了。

随机数的生成算法:

• 线性同余法
• 平方取中方法
• 梅森旋转随机生成法
• BOX-MULLER法

随机数生成方法好坏的判断和这里就不去探究了，探讨一下几个方法。

线性同余法（LCG）:

      一种伪随机序列生成器算法，能产生具有不连续计算的伪随机序列的分段线性方程。由循环关系定义：

                             

          X是伪随机序列；m（0

       对参数m和a的取值非常敏感，比如a=1=c,将会产生一个简单的m进制计数器，他显然是具有周期性的。

       常见的参数有：1、m为质数，c=0；2、m为2^n，c=0；3、c不等于0