Python——random库函数讲解及实例应用
一、random库
random库是使用随机数的Python标准库。random库主要用于生成随机数。
由于计算机不能产生真正的随机数，所以伪随机数也就被称为随机数。
random库包括两类函数，常用的共8个。
- 基本随机数函数：seed(),random()
- 扩展随机数函数：randint(),getrandbits(),uniform(),randrange(),chonice(),shuffle()
二、基本随机数函数
1.seed(a=None)
初始化给定的随机数种子，默认为当前系统时间。
代码如下（示例）：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2.random()
生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数
代码如下（示例）：
>>> import random
>>> random.seed(10)
>>> random.random()
0.5714025946899135
该处使用种子10，产生的第一个随机小数一定是0.57。
也可以不给定种子数，则默认的种子是当前调用第一次random函数所对应的系统时间，完全随机，不可再现。
三、扩展随机数函数
1.randint(a,b)
生成一个[a,b]之间的整数。
2.randrange(m,n[,k])
生成一个[m,n)之间以k为步长的随机整数
代码如下（示例）：
>>> random.randrange(10,100,10)
10
>>> random.randrange(10,100,10)
40
>>> random.randrange(10,100,10)
80
>>> random.randrange(10,100,10)
50
3.getrandbits()
生成一个k比特长的随机整数。
代码如下（示例）：
>>> random.getrandbits(16)
42825
4.uniform(a,b)
生成一个[a,b]之间的随机小数，精度为小数点后16位。
代码如下（示例）：
>>> random.uniform(0,100)
81.06187891977247
5.choice(seq)
从序列seq中随机选择一个元素。
代码如下（示例）：
>>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
1
>>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
6
>>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
2
6.shuffle(seq)
将序列seq中元素随机排序，返回打乱后的序列。
代码如下（示例）：
>>> s=[1,2,3,4,5,6];random.shuffle(s);print(s)
[5, 4, 6, 1, 3, 2]
实例：圆周率的计算
圆周率的近似计算公式
蒙特卡罗方法：
代码如下：
#CalPiV2.py
from random import random
from time import perf_counter #程序运行计时
DARTS = 1000*1000 #在当前在抛撒点的总数量，100万
hits = 0.0 #目前在圆的里面的数量
start = perf_counter() #当前的系统时间，开始计时
for i in range(1, DARTS+1):
x, y = random(), random() #生成两个随机的坐标值，进行抛点
dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5) #x^2+y^2的开方
if dist <= 1.0: #如果到圆心的距离小于1.0，则在圆内
hits = hits + 1
pi = 4 * (hits/DARTS)
print("圆周率值是: {}".format(pi))
print("运行时间是：{:.5f}s".format(perf_counter()-start)) #运算时间
圆周率值是: 3.1419
运行时间是：0.73415s
总结
数学思维：找到公式，利用公式求解。
计算思维：用计算机自动化求解。