Python中random的一些函数
关于python学习的一些常用函数，会逐渐添加内容
1.1 sample:
使用random模块中的sample函数
功能：
random.sample(seq, k)实现从序列或集合seq中随机选取k个独立的的元素
参数：
seq：元组、列表或字符串
k：选取元素个数
import random as rd
tuple_1=("one","two","three","four","five","six","seven","eight","nine","ten")
list_1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
print(rd.sample(list_1,5))
print(rd.sample(list_1,5))
print(rd.sample(tuple_1,5))
print(rd.sample(tuple_1,5))结果：
每次都是随机的。
1.2 choice：
使用random模块中的choice函数
功能：
random.choice(seq)实现从序列或集合seq中随机选取一个元素
参数：
seq：元组、列表或字符串
import random as rd
list_1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
tuple_1=("one","two","three","four","five","six","seven","eight","nine","ten")
for i in range(5):
print("list_1随机：",rd.choice(list_1))
print("tuple_1随机：",rd.choice(tuple_1))结果：
1.2 np.random.seed(n)：
np.random.seed(n)函数用于生成指定随机数。
每次使用.seed()时，会生成一组随机的数据，如果紧接着.seed() 生成一些随机数，即使用np.random.randn(n1,n2)生成n1行，n2列的随机(数据符合整天分布)的矩阵，数据会在.seed()中选择，seed(n)中参数n，可以理解为一类，即如果在n相同，之后随机生成的矩阵是一样，即
np.random.seed(1)
l1=np.random.randn(3)
np.random.seed(1)
l2=np.random.randa(3)l1和l2数据是相同的
np.random.seed(2)
l3=np.random.randn(3)
np.random.seed(2)
l4=np.random.randa(3)l3和l4数据是相同的，而l1（l2）和l3(l4)是不相同的