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Python有一个内置的随机模块来实现此目的。它公开了几个方法,如randrange(),randint(),random(),seed(),uniform()等。您可以调用这些函数中的任何一个来生成 Python 随机数。
通常,随机数是一个整数,但您也可以生成随机浮点数。但是,您首先需要了解程序员的上下文,然后选择要使用的正确函数。
Python 随机数生成器是一个产生伪随机数的确定性系统。它使用Mersenne Twister算法,可以生成随机数列表。
确定性算法始终为相同的输入返回相同的结果。
它是迄今为止在各种编程语言中实现的最成功的PRNG技术。
伪随机数在统计上是随机的,但具有定义的起点,并且可能会重复。
现在让我们看看一些生成随机整数和浮点数的真实示例。
randrange() 函数可用于 Python 随机模块。它使您从给定的值范围生成一个随机数。
此函数具有以下三种变体:
使用这种形式的 randrange() 时,您必须传递开始、停止和步长值。
使用此表单,您可以提供开始和停止,默认值 (=1) 用作计步器。
只需传递范围的终结点。起点考虑值 (=0),计步器考虑默认值 (=1)。
另外,请注意,在生成随机数时,结束/停止值被排除在外。此函数在以下情况下会产生 ValueError 异常:如果您已将浮动范围用于开始/停止/步骤。或者,如果起始值大于停止值。
现在让我们看看几个例子。
输出为:
结果是:
randint() 函数有点类似于 randrange()。它也从范围中生成一个随机整数。但是,它略有不同:Randint() 有两个必需的参数:start 和 stop它有一个包含范围,即可以返回两个端点作为随机输出。
此函数在生成随机输出时考虑开始值和结束值。
结果如下:
它是Python随机模块最基本的功能之一。它计算一个介于 0 和 1 之间的随机浮点数。
此函数具有以下语法:
以下是执行后的输出:
seed() 方法允许保留 random() 函数的状态。这意味着一旦你设置了一个种子值并调用random()。然后,Python 将给定的种子映射到此操作的输出。
因此,每当您调用具有相同值的 seed() 时,后续的 random() 都会返回相同的随机数。
种子是可选字段。其默认值为 None,表示使用系统时间进行随机操作。
以下是执行结果:
请注意,您甚至可以将 seed() 与其他 Python 随机函数(如 randint() 或 randrange() 配对。
uniform() 函数从给定范围内计算一个随机浮点数。指定范围需要两个参数。
第一个参数包含随机处理。
此函数提供满足开始 <= r <停止的随机结果 (r)。另外,请注意,启动和停止参数都是强制性的。
执行后的结果为:
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