Python random的用法

1. 简介

random 是 Python 中用于生成随机数的模块，它提供了各种生成随机数的函数和方法。使用 random 模块可以方便地生成随机数，从而实现不同的应用需求。

在本文中，我们将详细介绍 random 模块常用的函数和方法，并给出示例代码及运行结果。希望通过本文的学习，你能更好地理解和运用 random 模块。

2. random模块的导入

在使用 random 模块之前，我们需要先将其导入到我们的代码中：

import random

3. 生成随机整数

3.1 random.randint(a, b)

random.randint(a, b) 函数用于生成指定范围内的随机整数，包括 a 和 b 在内。

示例代码：

import random

num = random.randint(1, 100)
print(num)

运行结果：

54

3.2 random.randrange(start, stop[, step])

random.randrange(start, stop[, step]) 函数用于在指定范围内生成随机整数，但不包括 stop。其中 start 和 step 参数是可选的，默认值分别为 0 和 1。

示例代码：

import random

num = random.randrange(10, 30, 2)
print(num)

运行结果：

20

3.3 random.choice(seq)

random.choice(seq) 函数用于在给定的序列中随机选择一个元素。可以是列表、元组或字符串。

示例代码：

import random

fruit = random.choice(["apple", "banana", "orange"])
print(fruit)

运行结果：

banana

4. 生成随机浮点数

4.1 random.random()

random.random() 函数用于生成一个范围在 0 到 1 之间的随机浮点数。

示例代码：

import random

num = random.random()
print(num)

运行结果：

0.5732939134074049

4.2 random.uniform(a, b)

random.uniform(a, b) 函数用于生成指定范围内的随机浮点数，包括 a 和 b 在内。

示例代码：

import random

num = random.uniform(1.5, 3.0)
print(num)

运行结果：

2.103240550903116

5. 生成随机序列

5.1 random.shuffle(x)

random.shuffle(x) 函数用于将一个序列中的元素随机排序。例如，可以用它来随机洗牌。

示例代码：

import random

cards = ['A', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'J', 'Q', 'K']
random.shuffle(cards)
print(cards)

运行结果：

['6', '9', '4', 'J', '10', '8', '3', '7', 'Q', '2', '5', 'A', 'K']

5.2 random.sample(population, k)

random.sample(population, k) 函数用于从指定的样本或序列中，随机选择不重复的 k 个元素。其中，population 是指定的样本或序列，k 是选择的元素个数。

示例代码：

import random

colors = ['红', '黄', '蓝', '绿', '白']
selection = random.sample(colors, 3)
print(selection)

运行结果：

['白', '蓝', '红']

6. 设置随机种子

random 模块的随机数生成函数是依靠随机种子来产生随机数的。可以使用 random.seed() 函数设置随机种子，以便多次运行程序时，生成的随机数序列是相同的。

示例代码：

import random

random.seed(123)
print(random.randint(1, 100))

random.seed(123)
print(random.randint(1, 100))

运行结果：

7
7

7. 总结

本文介绍了 Python 中 random 模块的常见用法，包括生成随机整数、生成随机浮点数、生成随机序列以及设置随机种子等。通过 random 模块，我们可以方便地生成随机数，用于不同的应用场景。

需要注意的是，为了保证生成的随机数的随机性，一般情况下不需要设置随机种子，而是使用默认的随机种子产生随机数即可。