random是python自带的库,用来生成随机数,或随机取值等。
随机生成值
随机浮点数
random.random()
random.random()
:生成[0, 1)之间的随机浮点数并返回
import random
r = random.random()
print(r)
执行结果如下:
0.9639100107207462
random.uniform(a, b)
random.uniform(a, b)
:在指定范围[a, b](或[b, a])之间,随机生成一个浮点数并返回;参数a和b的类型是浮点数
import random
r1 = random.uniform(2, 19.3)
r2 = random.uniform(190, 47)
r3 = random.uniform(-78, 2)
print("在[2, 19.3]之间的随机数:", r1)
print("在[190, 47]之间的随机数:", r2)
print("在[-78, 2]之间的随机数:", r3)
执行结果如下:
在[2, 19.3]之间的随机数: 4.030505355527254
在[190, 47]之间的随机数: 172.06876178208802
在[-78, 2]之间的随机数: -67.73925750171473
随机整数
random.randint(a, b)
random.randint(a, b)
:在[a, b]之间随机生成一个整数并返回
- 参数a和b必须是int类型的数据,且a<=b,否则参数校验报错
import random
r1 = random.randint(2, 19)
r2 = random.randint(190, 190)
r3 = random.randint(-78, 2)
print("在[2, 19]之间的随机整数:", r1)
print("在[190, 190]之间的随机整数:", r2)
print("在[-78, 2]之间的随机整数:", r3)
执行结果为:
在[2, 19]之间的随机整数: 5
在[190, 190]之间的随机整数: 190
在[-78, 2]之间的随机整数: -41
random.randrange(start, stop, step)
random.randrange(start, stop=None, step=1)
:在[start, stop)之间,以start开始,间隔step,到stop(不包含)结束,随机取其中一个数值,类似于在range(start, stop, step)中随机取一个数值
- 参数start、stop、step必须是整数(可以为float类型,但是必须是整数),否则会报错
- step不能为0
- 若step>0,则必须满足start<stop,即start必须小于stop(大于等于会报错)
- 若step<0,则必须满足start>stop
- 参数可以只传一个,传一个时,默认传入的是stop的值,这个时候start为0
import random
r1 = random.randrange(2, 19)
r2 = random.randrange(2, 19)
r3 = random.randrange(2, 3)
print("在[2, 19)之间的随机整数: randrange(2, 19)=", r1)
print("在[2, 19)之间的随机整数: randrange(2, 19)=", r2)
print("在[2, 3)之间的随机整数(只有2符合): randrange(2, 3)=", r3)
r4 = random.randrange(2, 19, 4)
r5 = random.randrange(2, 6, 4)
print("在[2, 19)之间的随机整数,且与2的差可被4整除: randrange(2, 19, 4)=", r4)
print("在[2, 6)之间的随机整数(一直是2): randrange(2, 19, 4)=", r5)
r6 = random.randrange(-45, 4)
print("参数为负数时参考: randrange(-45, 4)=", r6)
r7 = random.randrange(12, 3, -2)
print("参数step为负数时参考: randrange(12, 3, -2)=", r7)
执行结果如下:
在[2, 19)之间的随机整数: randrange(2, 19)= 9
在[2, 19)之间的随机整数: randrange(2, 19)= 12
在[2, 3)之间的随机整数(只有2符合): randrange(2, 3)= 2
在[2, 19)之间的随机整数,且与2的差可被4整除: randrange(2, 19, 4)= 6
在[2, 6)之间的随机整数(一直是2): randrange(2, 19, 4)= 2
参数为负数时参考: randrange(-45, 4)= -27
参数step为负数时参考: randrange(9, 3, -2)= 8
随机取值
random.choice(seq)
random.choice(seq)
:从序列seq中随机取一个元素
seq可以是字符串,为字符串时是随机取一个字符,如果是列表、元组等,则是随机取一个元素,也可以是序列类型的迭代器,比如range()
import random
r1 = random.choice("abcdefghijklmn1234567890")
print("从字符串随机取值:", r1)
r2 = random.choice([34, 16, "24w", "xiaoba", 34.21, [23, 66]])
print("从列表中随机取元素:", r2)
r3 = random.choice((45, "rand", "没门", 23.63))
print("从集合中随机取元素:", r3)
itera = range(2, 10, 2)
r4 = random.choice(itera)
print("参数类型是", type(itera), "从中随机取的值:", r4)
执行结果如下:
从字符串随机取值: 5
从列表中随机取元素: xiaoba
从集合中随机取元素: 45
参数类型是 <class 'range'> 从中随机取的值: 4
random.choices()
random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
- 返回:返回一个元素个数为k的列表,元素是从population中随机获取(可重复)
- 参数:
- population:必须是序列形式的(字符串不行),比如列表、元组、集合、序列类型(range这种)等
- weights:相对权重设置,序列形式传入,序列的元素个数必须与population的元素个数保持一致
- cum_weights:累加权重,序列形式传入,序列的元素个数必须与population的元素个数保持一致
- k:随机获取次数,即循环多少次从population中随机获取元素,默认为1
未设置权重
若未设置权重时,每个元素被随机到的概率是一样的
import random
data = ['人', '生', '苦', '短']
print("data的数据为:", data)
# 默认循环data列表1次进行随机获取
r1 = random.choices(data)
print("random.choices(data) \n 结果为:", r1)
# 设置循环data列表6次进行随机获取
r2 = random.choices(data, k=6)
print("\nrandom.choices(data, k=6) \n 结果为:", r2)
执行结果如下:
data的数据为: ['人', '生', '苦', '短']
random.choices(data)
结果为: ['人']
random.choices(data, k=6)
结果为: ['短', '苦', '短', '短', '生', '生']
设置权重
设置权重是要对population参数中的每一个元素进行设置(少一个都不行)
相对权重
weights参数是以相对权重的方式来设置权重的,比如weights=[2, 3, 1, 3]时,第一、二、三的概率分别为2/9、3/9、1/9,计算方式为:对应权重/总权重,总权重weights各个元素的和,即2+3+1+3=9
import random
data = ['人', '生', '苦', '短']
print("data的数据为:", data)
r1 = random.choices(data, weights=[2, 3, 1, 3], k=6)
print("设置了相对权重:", r1)
执行结果如下:
data的数据为: ['人', '生', '苦', '短']
设置了相对权重: ['苦', '短', '人', '短', '生', '短']
累加权重
还可以以累加权重的方式来设置权重,累加权重的设置是在cum_weights参数中传入的。累加权重可以理解为当前元素的权重值=前一个元素权重值+自个的权重值,所以当前元素的权重值肯定是大于等于前一个元素的权重值,最后一个元素就是总权重值。
可以以相对权重去理解累加权重,比如weights=[2, 3, 1, 3]想转成累加权重的话,思路如下:
- 第1个元素累加权重值cum_weights[0]计算:前面没有其他元素了,前一个元素的权重值可以理解为0,所以它的累加权重值是weights[0]+0,即cum_weights[0] = weights[0] = 2
- 第2个元素累加权重值cum_weights[1]计算:前一个元素的累加权重值cum_weights[0],第二个元素自个的权重值是weights[1],所以cum_weights[1]=cum_weights[0]+weights[1]=2+3=5
- 第3个元素累加权重值cum_weights[2]计算:前一个元素的累加权重值cum_weights[1],第二个元素自个的权重值是weights[2],所以cum_weights[2]=cum_weights[1]+weights[2]=5+1=6
- 第4个元素累加权重值cum_weights[3]计算:前一个元素的累加权重值cum_weights[2],第二个元素自个的权重值是weights[3],所以cum_weights[3]=cum_weights[2]+weights[3]=6+3=9
最后得出weights=[2, 3, 1, 3]转成累加权重的设置是:cum_weights=[2, 5, 6, 9]
import random
data = ['人', '生', '苦', '短']
print("data的数据为:", data)
r1 = random.choices(data, cum_weights=[2, 5, 6, 9], k=6)
print("设置了累加权重:", r1)
r2 = random.choices(data, cum_weights=[0, 1, 1, 1], k=6)
print("累加权重,全部是第二个元素(生):", r2)
执行结果为:
data的数据为: ['人', '生', '苦', '短']
设置了累加权重: ['生', '短', '人', '短', '苦', '短']
累加权重,全部是第二个元素(生): ['生', '生', '生', '生', '生', '生']
choices()方法中一般weights和cum_weights传入其中一个参数即可,如果都传了,有些python版本是以cum_weights为准,有些Python版本会报错,所以最好就使用其中一个。
random.sample()
random.sample(population, k, *, counts=None)
:将population中的元素按照counts进行复制处理后,随机从处理后的序列中获取k个元素(每一个元素不重复取)并以列表的形式返回
- population:必须是序列形式的(字符串不行),比如列表、集合、序列类型(range这种)等
- counts:序列形式传入,序列的元素个数必须与population的元素个数保持一致
- k:获取的元素个数,必传,且必须满足k<=population与counts处理后的元素个数,否则会报错
注意: sample()不重复取同一个索引的元素,并不表示返回的元素是不重复的,如果population和counts处理后的序列有重复的元素,则可能会返回一样的元素
import random
data = ['人', '生', '苦', '短']
print("data的数据为:", data)
r1 = random.sample(data, 2)
print("\n随机取2个元素:", r1)
r2 = random.sample(data, 4)
print("随机取4个元素(即全部):", r2)
r3 = random.sample(data, 4, counts=[0, 1, 2, 1])
# 如果传入了counts参数,则是对data进行处理后,在处理后的序列中随机取值
# counts的处理逻辑:counts是指定了data对应索引的值的个数,
# 即data[0]元素有count(0)=0个,data[1]元素有count(1)=1个,data[2]元素有count(2)=2个,data[3]元素有count(3)=1个
# 所以处理后的序列是:['生', '苦', '苦', '短']
# random.sample(data, 4, counts=[0, 1, 2, 1])表示从['生', '苦', '苦', '短']中取4个随机元素
print("传入了counts参数:", r3)
r4 = random.sample(data, 4, counts=[3, 1, 2, 1])
print("传入了counts参数(2):", r4)
执行结果如下:
data的数据为: ['人', '生', '苦', '短']
随机取2个元素: ['苦', '短']
随机取4个元素(即全部): ['生', '短', '苦', '人']
传入了counts参数: ['生', '苦', '短', '苦']
传入了counts参数(2): ['人', '短', '人', '苦']
随机排序
random.shuffle()
random.shuffle(x: List, random=None)
:将列表x随机排序,即打乱原有的排序
random这个参数我也不知道怎么用,等我以后有需求了再去了解,就酱文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-776459.html
import random
data = ['人', '生', '苦', '短', "我", "用", "Python"]
print("乱序前:", data)
random.shuffle(data)
print("乱序后:", data)
执行结果如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-776459.html
乱序前: ['人', '生', '苦', '短', '我', '用', 'Python']
乱序后: ['苦', '短', '人', 'Python', '生', '我', '用']
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