详解Python随机数的生成

随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。

Python内置的random模块提供了生成随机数的方法，使用这些方法时需要导入random模块。

import random

下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。

1、random.random() 随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0)。注意的是返回的随机数可能会是 0 但不可能为 1，即左闭右开的区间。

print("random: ", random.random())

2、random.randint(a , b) 随机生成 a 与 b 之间的整数[a, b]，a<=n<=b，随机整数不包含 b 时[a, b)可以使用 random.randrange() 方法。

print("randint: ", random.randint(6,8))

3、random.randrange(start,stop,step) 按步长step随机在上下限范围内取一个随机数，start<=n

print("randrange: ",random.randrange(20,100,5))

4、random.uniform(a, b) 随机生成 a 与 b 之间的浮点数[a, b]，a<=n<=b。

print("uniform: ",random.uniform(5,10))

5、random.choice() 从列表中随机取出一个元素，比如列表、元祖、字符串等。注意的是，该方法需要参数非空，否则会抛出 IndexError 的错误。

print("choice: ",random.choice("www.yuanxiao.net"))

6、random.shuffle(items) 把列表 items 中的元素随机打乱。注意的是，如果不想修改原来的列表，可以使用 copy 模块先拷贝一份原来的列表。

num = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(num)
print("shuffle: ",num)

7、random.sample(items, n)从列表 items 中随机取出 n 个元素。

num = [1, 2, 3, 4, 5]
print("sample: ",random.sample(num, 3))

Python 的random模块产生的随机数其实是伪随机数，依赖于特殊算法和指定不确定因素(种子seed)来实现。如randint方法生成一定范围内的随机数，会先指定一个特定的seed，将seed通过特定的随机数产生算法，得到一定范围内随机分布的随机数。因此对于同一个seed值的输入产生的随机数会相同，省略参数则意味着使用当前系统时间秒数作为种子值，达到每次运行产生的随机数都不一样。

random.seed(2)
print("random: ", random.random())

random.seed(3)
print("random: ", random.random())

random.seed(3)
print("random: ", random.random())

numpy库也提供了random模块，用于生成多维度数组形式的随机数。使用时需要导入numpy库。

import numpy as np

---

下面介绍下numpy库的random模块的几种生成随机数的方法。

**1、numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)
**

• rand函数根据给定维度生成[0,1]之间的数据，包含0，不包含1

• dn表格每个维度

• 返回值为指定维度的array

print("np.random.rand：\n {}".format(np.random.rand(4,2)))

"""
np.random.rand：
 [[0.5488135  0.71518937]
 [0.60276338 0.54488318]
 [0.4236548  0.64589411]
 [0.43758721 0.891773  ]]
"""

print("np.random.rand：\n {}".format(np.random.rand(4,3,2))) 
"""
np.random.rand：
 [[[0.96366276 0.38344152]
  [0.79172504 0.52889492]
  [0.56804456 0.92559664]]

 [[0.07103606 0.0871293 ]
 [0.0202184  0.83261985]
  [0.77815675 0.87001215]]

 [[0.97861834 0.79915856]
  [0.46147936 0.78052918]
  [0.11827443 0.63992102]]

 [[0.14335329 0.94466892]
  [0.52184832 0.41466194]
  [0.26455561 0.77423369]]]
"""

2、numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)

• randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。

• dn表格每个维度

• 返回值为指定维度的array

• 标准正态分布—-standard normal distribution

• 标准正态分布又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。

print("np.random.randn：\n {}".format(np.random.randn()))

"""
np.random.randn：
 2.2697546239876076
"""

print("np.random.randn：\n {}".format(np.random.randn(2,4)))
"""
np.random.randn：
 [[-1.45436567  0.04575852 -0.18718385  1.53277921]
 [ 1.46935877  0.15494743  0.37816252 -0.88778575]]
"""

print("np.random.randn：\n {}".format(np.random.randn(4,3,2)))
"""
np.random.randn：
 [[[-1.98079647 -0.34791215]
  [ 0.15634897  1.23029068]
  [ 1.20237985 -0.38732682]]

 [[-0.30230275 -1.04855297]
  [-1.42001794 -1.70627019]
  [ 1.9507754  -0.50965218]]

 [[-0.4380743  -1.25279536]
  [ 0.77749036 -1.61389785]
  [-0.21274028 -0.89546656]]

 [[ 0.3869025  -0.51080514]
  [-1.18063218 -0.02818223]
  [ 0.42833187  0.06651722]]]
"""

3、numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)

• 返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high

• 参数：

  low为最小值，high为最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int

• high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low]

print("np.random.randint：\n {}".format(np.random.randint(1,size=5)))

"""
np.random.randint：
 [0 0 0 0 0]
"""
print("np.random.randint：\n {}".format(np.random.randint(1,5)))
"""
np.random.randint：
 2
"""
print("np.random.randint：\n {}".format(np.random.randint(-5,5,size=(2,2))))
"""
np.random.randint：
 [[-5 -3]
 [ 2 -3]]
"""

4、numpy.random.seed()

• np.random.seed()的作用：

  使得随机数据可预测。

• 当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。

  如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数

感兴趣的小伙伴，赠送全套Python学习资料，包含面试题、简历资料等具体看下方。

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试宝典

简历模板

若有侵权，请联系删除