网站建设实训心得体会/百度上看了不健康的内容犯法吗

random随机数

1.概述

random用来生成一些随机数，下面介绍random模块提供的方法根据需求生成不同的随机数。

2.random常用操作

2.1.random默认随机数

random()函数返回一个随机的浮点值，默认返回值范围在0 <= n < 1.0区间

import randomfor i in range(5):print('%04.3f' % random.random(), end=' ')
print()

运行结果

0.481 0.369 0.876 0.659 0.124 

2.2.指定范围随机数

生成一个指定数值区间内的数，则要用uniform()

import randomfor i in range(5):print('{:04.3f}'.format(random.uniform(1, 100)), end=' ')
print()

运行结果

68.240 10.768 30.234 80.859 91.582 

randrange()是从区间选择值的方式，可以指定开始值，结束值，步长。
randrange更高效，因为它并没有真正构造区间。

import randomfor i in range(3):print(random.randrange(0, 101, 5), end=' ')
print()

运行结果

90 15 50 

2.3.指定种子

如果需要重复使用相同值的随机序列，random提供了seed函数，他可以生成一个期望的值集。seed参数可以使任意可散列对象。

例如第一次运行random生成了一系列的随机值，第二次运行希望使用第一次生成的值，通过设置相同的seed值，即可保持随机的值不变。

import randomrandom.seed(1)for i in range(5):print('{:04.3f}'.format(random.random()), end=' ')
print()

重复运行上面的代码，只要不改变seed值，它生成的随机值是一样的。

# 第一次运行
0.134 0.847 0.764 0.255 0.495
#第二次运行
0.134 0.847 0.764 0.255 0.495

2.4.随机整数

random将生成浮点数，可以把结果转换为整数，不过直接使用randint生成整数会更方便。

import randomprint('[1, 100]:', end=' ')for i in range(3):print(random.randint(1, 100), end=' ')print('\n[-5, 5]:', end=' ')
for i in range(3):print(random.randint(-5, 5), end=' ')
print()

运行代码，返回整数随机值

[1, 100]: 4 50 56 
[-5, 5]: 4 -5 2 

2.5.随机选择元素

random包含一个choice()函数，可以从随机序列中随机选择值。下面模拟一个抛硬币10 000次统计面朝上和面朝下次数。

import randomoutcomes = {'heads': 0,'tails': 0,
}
sides = list(outcomes.keys())for i in range(10000):outcomes[random.choice(sides)] += 1print('Heads:', outcomes['heads'])
print('Tails:', outcomes['tails'])

运行结果，统计了随机选择了硬币的次数。

Heads: 5055
Tails: 4945

2.6.排列

要模拟一个扑克牌游戏，需要把一副扑克牌混起来，然后发牌，同一张牌不能重复使用。可以用shuffle()洗牌，然后在发牌时删除所发的牌。

import random
import itertoolsFACE_CARDS = ('J', 'Q', 'K', 'A')
SUITS = ('H', 'D', 'C', 'S')def new_deck():return [# Always use 2 places for the value, so the strings# are a consistent width.'{:>2}{}'.format(*c)for c in itertools.product(itertools.chain(range(2, 11), FACE_CARDS),SUITS,)]def show_deck(deck):p_deck = deck[:]while p_deck:row = p_deck[:13]p_deck = p_deck[13:]for j in row:print(j, end=' ')print()# Make a new deck, with the cards in order
deck = new_deck()
print('Initial deck:')
show_deck(deck)# Shuffle the deck to randomize the order
random.shuffle(deck)
print('\nShuffled deck:')
show_deck(deck)# Deal 4 hands of 5 cards each
hands = [[], [], [], []]for i in range(5):for h in hands:h.append(deck.pop())# Show the hands
print('\nHands:')
for n, h in enumerate(hands):print('{}:'.format(n + 1), end=' ')for c in h:print(c, end=' ')print()# Show the remaining deck
print('\nRemaining deck:')
show_deck(deck)

2.7.不重复采样

有些时候生成的随机数可能会包含重复值，使用sample()函数可以从序列中随机取值保证值不重复。

from random import sample
data = [i for i in range(100)] # 列表推导式
result = sample(data, 10)
print(result)

运行上面的代码，sample从列表中随机取值，保证取到的值不重复

[86, 34, 56, 48, 21, 75, 79, 3, 57, 38]

2.8.并发生成随机数

random包括一个Random类，管理多个随机数状态，每个实例都可以单独使用互不干扰。

import random
import timeprint('Default initializiation:\n')r1 = random.Random()
r2 = random.Random()for i in range(3):print('{:04.3f}  {:04.3f}'.format(r1.random(), r2.random()))print('\nSame seed:\n')seed = time.time()
r1 = random.Random(seed)
r2 = random.Random(seed)for i in range(3):print('{:04.3f}  {:04.3f}'.format(r1.random(), r2.random()))

运行上面的代码，第二个使用了seed两个随机对象的值是相同的。

Default initializiation:0.666  0.946
0.080  0.385
0.315  0.768Same seed:0.112  0.112
0.657  0.657
0.064  0.064

2.9.系统随机

系统提供了一个随机数生成器，random通过SystemRandom类提供的功能，可以生成随机数。不过使用os.urandom()生成值，该值构成所有其他算法的基础。
SystemRandom产生的序列是不可再生的，来自于系统的随机性而不是软件状态，所以seed不再起作用。

import random
import timeprint('Default initializiation:\n')r1 = random.SystemRandom()
r2 = random.SystemRandom()for i in range(3):print('{:04.3f}  {:04.3f}'.format(r1.random(), r2.random()))print('\nSame seed:\n')seed = time.time()
r1 = random.SystemRandom(seed)
r2 = random.SystemRandom(seed)for i in range(3):print('{:04.3f}  {:04.3f}'.format(r1.random(), r2.random()))

运行代码，结果显示seed不再起作用。

Default initializiation:0.649  0.422
0.560  0.225
0.530  0.189Same seed:0.526  0.408
0.293  0.111
0.032  0.837