python中random模块的使用

Python中random模块的使用

1.random.random()：用于生成一个0到1的随机浮点数。
2.random.uniform(a,b) ：用于生成在（a，b）范围内的一个随机浮点数，且a，b 的顺序无所谓。
3.random.randint(a, b)：用于生成在（a，b）范围内的一个随机整数，且a 4.random.randrange(a, b, step])：用于在（a，b）范围内按step增长的一个数列中生成一个随机数（可以是浮点数也可以是整数），且a 5.random.choice(sequence):用于从序列（list, tuple, 字符串等）中获取一个随机元素。
6.random.shuffle(x)：用于将列表x内的元素随机排列。
7.random.sample(sequence, k)：从指定序列中随机获取指定长度的片断并随机排列。注意：sample函数不会修改原有序列。

numpy中的random

1.np.random.rand(d0,d1,d2……dn)：通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。
括号内的参数为输出数据的维数，即：
  当函数括号内没有参数时，则返回一个浮点数；
  当函数括号内有一个参数d时，则返回秩为1，维度为d的数组，不能表示向量和矩阵；
  当函数括号内有两个及以上参数时，则返回对应维度的数组，能表示向量或矩阵。

2.numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从a中随机抽取数字组成大小为size的数组。
replace表示是否可以去相同的数组，p表示取a中每个元素值的概率，默认取值概率相同。可将p看作一个和a大小相同的数组。

3.np.random.permutation(m)：对可迭代对象m进行随机排列。
要注意对一维数组直接乱序排列（即对一个3×3矩阵来说，只是对每一行进行随机排序。）、对多维数组则是只对第一维进行乱序排列、对常数n则是生成0~n的一维乱序数组。

4.numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘l’)：生成一个数值范围在[low,high]、数值类型为dtype，形状大小为size的随机数组。
不指定high时，数值范围在[0,low]；不指定size，默认返回一个数。

5.numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) ：生成一个服从均值为loc、标准差为scale、大小为size的正太分布数。其中loc和scale的值都是float，参数size(int 或者整数元组)：输出的值赋在shape里，默认为None。
　　更经常会用到np.random.randn(size)所谓标准正太分布（μ=0, σ=1），对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)