python的random模块常用方法讲解--大全
目的
长期做NLP研究，经常需将语料处理成特殊的格式，这个模块经常用到，每次都要去查。。。。。今天有时间，一次性，整理出中文的所有的方法的解释和例子，方便自己查阅，同时分享出来供大家参考
好了废话不说了…
整数领域
random.randrange(start,stop[,step])
作用
从range(start,stop,step),随机选择一个元素(注意：实际上没有创建一个range object.)
例子
#例子1
print(random.randrange(5))
#例子2
r_1=random.randrange(0,6,2)
r_2=random.randrange(1,6,2)
print("r_1",r_1)
print("r_2",r_2)
输出：
0
r_1: 0
r_2: 1
random.randint(a, b)
作用
在区间[a,b]中随机的返回一个整数
例子
#例子1
print("在[0,5]之间随机的选取一个整数： ",random.randint(0,5))
输出：
在[0,5]之间随机的选取一个整数： 1
序列领域
random.choice(seq)
作用
在一个 非空的序列（注意序列的结构不能是字典） 中随机选取一个元素
例子
seq_list=[1,3,45,67,88,1]
seq_dict={"1":1,"2":2,"3":3,"4":4}
seq_tuple=(1,34,56,7,8,9)
seq_other=[seq_list,seq_dict,seq_tuple]
print("在一个list中随机的选择一个元素： ",random.choice(seq_list))
print("在一个tuple中随机的选择一个元素： ",random.choice(seq_tuple))
print("在一个嵌套的序列中随机的选择一个元素： ",random.choice(seq_other))
#会报错，是因为字典的特殊存储结构
try:
print("在一个dict中随机的选择一个元素： ",random.choice(seq_dict))
except Exception:
print("当序列是词典是出错")
输出：
在一个list中随机的选择一个元素： 67
在一个tuple中随机的选择一个元素： 8
在一个嵌套的序列中随机的选择一个元素： (1, 34, 56, 7, 8, 9)
当序列是词典是出错
*random.choices(population, weights=None, , cum_weights=None, k=1)
作用
- 以有放回的方式 从populaition(注意：不能是字典类型的序列）随机抽取K个元素
- 若指定weights(权重序列)，根据相对权重进行选择。同时len(weights)必须等于len(population)
- 若给出了一个cum_weights(累计权重序列)，根据累计权重进行选择。权重cum_weights=[10，5，30，5]等权重[10，15，45，50]。
- 若上述weights 和cum_weights都未指定，则以等概率取样
- weights 和cum_weights 最多只能有一个赋值
- 这个函数在python3.6版本中才有
例子
seq_list=[1,3,45,67,88,1111]
weights_list=[100000000,1,1,1,1,1]
seq_dict={"1":1,"2":2,"3":3,"4":4}
weights_dict=[10000000,1,1,1]
seq_tuple=(1,34,56,7,8,9)
weights_tuple=[10000000,1,1,1,1,1]
seq_other=[seq_list,seq_dict,seq_tuple]
weights_other=[10000000,1,1]
print("list: \n",seq_list)
print("权重： \n",weights_list)
print("在一个list中有放回的等概率的选择20个元素： \n",random.choices(seq_list,k=20))
print("在一个list中有放回的根据权重选择20个元素： \n",random.choices(seq_list,weights=weights_list,k=20))
print("\n\n")
print("tuple: \n",seq_tuple)
print("权重： \n",weights_tuple)
print("在一个tuple中有放回的等概率的选择20个元素： \n",random.choices(seq_tuple,k=20))
print("在一个tuple中有放回的根据权重选择20个元素： \n",random.choices(seq_tuple,weights=weights_tuple,k=20))
print("\n\n")
print("other: \n",seq_other)
print("权重： \n",weights_other)
print("在一个嵌套的序列中有放回的等概率的选择20个元素： ",random.choices(seq_other,k=20))
print("在一个嵌套的序列中有放回的根据权重选择选择20个元素： ",random.choices(seq_other,weights=weights_other,k=20))
#会报错，是因为字典的特殊存储结构
try:
print("在一个dict中随机的选择一个元素： ",random.choices(seq_dict,k=1))
except Exception:
print("当序列是词典是出错")
输出：
list:
[1, 3, 45, 67, 88, 1111]
权重：
[100000000, 1, 1, 1, 1, 1]
在一个list中有放回的等概率的选择20个元素：
[67, 45, 88, 1111, 67, 45, 67, 1, 3, 88, 45, 3, 88, 45, 45, 88, 3, 45, 1, 67]
在一个list中有放回的根据权重选择20个元素：
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
tuple:
(1, 34, 56, 7, 8, 9)
权重：
[10000000, 1, 1, 1, 1, 1]
在一个tuple中有放回的等概率的选择20个元素：
[9, 8, 56, 8, 34, 56, 9, 34, 56, 56, 1, 34, 56, 9, 8, 34, 8, 8, 34, 34]
在一个tuple中有放回的根据权重选择20个元素：
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
other:
[[1, 3, 45, 67, 88, 1111], {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, (1, 34, 56, 7, 8, 9)]
权重：
[10000000, 1, 1]
在一个嵌套的序列中有放回的等概率的选择20个元素： [[1, 3, 45, 67, 88, 1111], {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, (1, 34, 56, 7, 8, 9), [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], (1, 34, 56, 7, 8, 9), {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], (1, 34, 56, 7, 8, 9), [1, 3, 45, 67, 88, 1111], {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}]
在一个嵌套的序列中有放回的根据权重选择选择20个元素： [[1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111], [1, 3, 45, 67, 88, 1111]]
当序列是词典是出错
random.shuffle(x[, random])
作用
随机打乱序列X
- x 不能是词典:词典本身就是无序的（详情,请了解字典的存储结构）
- x不能是tuple(元组的元素不能修改。)
- 注意：是在原序列上进行打乱的
例子
seq_list=[1,3,45,67,88,1111]
seq_dict={"1":1,"2":2,"3":3,"4":4}
seq_tuple=(1,34,56,7,8,9)
seq_other=[seq_list,seq_dict,seq_tuple]
print("list: ",seq_list)
random.shuffle(seq_list)
print("打乱list序列： ",seq_list)
print("\n\n")
print("other: ",seq_other)
random.shuffle(seq_other)
print("打乱嵌套的序列： ",seq_other)
#会报错
try:
random.shuffle(seq_tuple)
except Exception:
print("打乱tuple序列失败，原因是：元组的元素不能修改")
#会报错，是因为字典的特殊存储结构
try:
random.shuffle(seq_dict)
except Exception:
print("当序列是词典是出错")
输出：
list: [1, 3, 45, 67, 88, 1111]
打乱list序列： [67, 1, 45, 3, 88, 1111]
other: [[67, 1, 45, 3, 88, 1111], {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, (1, 34, 56, 7, 8, 9)]
打乱嵌套的序列： [(1, 34, 56, 7, 8, 9), [67, 1, 45, 3, 88, 1111], {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}]
打乱tuple序列失败，原因是：元组的元素不能修改
当序列是词典是出错
random.sample(population, k)
作用
返回从population中以 不放回抽取方式 选择k个元素
- 注意：不改变原序列
- Population必须是一个序列 or 集合 。For dicts, use list(d)[选择的是 key]
例子
seq_list=[1,3,45,67,88,1111]
seq_dict={"1":1,"2":2,"3":3,"4":4}
seq_tuple=(1,34,56,7,8,9)
seq_other=[seq_list,seq_dict,seq_tuple]
print("list: ",seq_list)
print("从list序列抽取3个： ",random.sample(seq_list,3))
print("\n")
print("tuple: ",seq_tuple)
print("从tuple序列抽取3个： ",random.sample(seq_tuple,3))
print("\n")
print("other: ",seq_other)
print("从嵌套序列抽取3个： ",random.sample(seq_other,2))
print("\n")
print("dict: ",seq_dict)
try:
print("从dict序列抽取3个： ",random.sample(seq_dict,3))
except Exception:
print("直接使用词典会报错")
print("从dict序列抽取3个key： ",random.sample(list(seq_dict),3))
输出：
list: [1, 3, 45, 67, 88, 1111]
从list序列抽取3个： [1, 88, 3]
tuple: (1, 34, 56, 7, 8, 9)
从tuple序列抽取3个： [1, 9, 7]
other: [[1, 3, 45, 67, 88, 1111], {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, (1, 34, 56, 7, 8, 9)]
从嵌套序列抽取3个： [{'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}, (1, 34, 56, 7, 8, 9)]
dict: {'1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}
直接使用词典会报错
从dict序列抽取3个key： ['4', '1', '2']
产生真实的分布Real-valued distributions
random.random()
作用
在[0.0,1.0)产生一个zfloat类型的数
例子
print(random.random())
输出：
0.05863293760200872
不常用的函数这里就不讲解了，有兴趣的同学点击自己看哈
random.uniform(a, b)
random.triangular(low, high, mode)
random.normalvariate(mu, sigma)