python初级随机数代码

A. python里面如何生成随机数

import
random
testlist
=
[1,3,4,5]
a,b
=
1,5
random.random()
生成0至1之间的随机浮点数，结果大于等于0.0，小于1.0
random.randint(a,b)
生成1至5之间的随机整数，结果大于等于1，小于等于5，a必须小于等于b
random.choice(testlist)从testlist中随机挑选一个数，也可以是元组、字符串

B. python产生随机数的代码

importrandom

X=random.uniform(1,10)

print(X)

C. python中生成随机整数

python 中有生成0-1以内随机数的函数random.random()，然后乘以一个倍数，再取整int就可以了。

D. python产生1到100的随机数是多少

python产生1到100的随机数是机的“提示”可以简单地从一系列预制提示中随机选择，如果有5个预制提示，则可以在1-5之间选择一个随机数。

如果是为了得到随机的单个数，多考虑random模块；如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵，就多考虑numpy中的random函数，对于random模块的函数调用方法的记忆，可以多从它本身的英译出发。

数据分析

1、返回a与b之间的随机浮点数N，范围为[a，b]如果a的值小于b的值，则生成的随机浮点数N的取值范围为a<=N<=b;如果a的值大于b的值，则生成的随机浮点数N的取值范围为b<=N<=a。

2、返回一个随机的整数N，N的取值范围为a<=N<=b。需要注意的是，a和b的取值必须为整数，并且a的值一定要小于b的值。

E. python中的随机数是怎么实现的

PYTHON中的伪随机数发生器用的是梅森旋转算法。
梅森旋转算法（Mersenne twister）是一个伪随机数发生算法。由松本真和西村拓士在1997年开发，基于有限二进制字段上的矩阵线性递归。可以快速产生高质量的伪随机数，修正了古典随机数发生算法的很多缺陷。
梅森旋转算法是R、Python、Ruby、IDL、Free Pascal、PHP、Maple、Matlab、GNU多重精度运算库和GSL的默认伪随机数产生器。从C++11开始，C++也可以使用这种算法。
整个算法主要分为三个阶段：获得基础的梅森旋转链；对于旋转链进行旋转算法；对于旋转算法所得的结果进行处理。
算法实现的过程中，参数的选取取决于梅森素数，故此得名。
梅森素数由梅森数而来。所谓梅森数，是指形如2↑p－1的一类数，其中指数p是素数，常记为Mp 。如果梅森数是素数，就称为梅森素数。
例如4-1=3，8-1=7，16-1=15（不是素数），32-1=31，64-1=63（不是素数）等等。

F. 如何用python编写一个从随机数表1~100中抽取三个样本的随机数程序

#导入随机数模块

import random

#定义一个空的数组，用作取样表

reList = []

#为取样表赋值，1~100

for i in range(1,101):

reList.append(i)

#使用sample方法，取3个随机数

res = random.sample(reList,k=3)

print("三个随机数是：{}".format(res))

G. python 随机数生成的代码的详细分析

python 随机数生成的代码的详细分析
如果你对python随机数生成的实际应用有不解之处，你就可以通过以下的内容对其进行了解，以下十九相关内容的介绍
以下的文章主要是以介绍python随机数生成的代码来介绍Python随机数生成在实际操作过程中的具体应用，如果你对其的相关内容感兴趣的话，你就可以点击以下的文章。希望你会对它有所收获。
Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。
代码如下:
random.randomrandom.random()

用于生成一个0到1的随机符点数:
代码如下:
0 <= n < 1.0random.uniformrandom.uniform

的函数原型为：
代码如下:
random.uniform(a, b)

用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b， 则
代码如下:
b <= n <= a print random.uniform(10, 20) print random.uniform(20, 10)

结果（不同机器上的结果不一样）

18.7356606526 #12.5798298022 random.randintrandom.randint()
的函数原型为：
代码如下:
random.randint(a, b)

用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，python随机数生成
代码如下:
n: a <= n <= bprint random.randint(12, 20)

生成的随机数

n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20, 20)
结果永远是
代码如下:
20 #print random.randint(20, 10)

该语句是错误的。下限必须小于上限。 以上的内容就是对python随机数生成的实际操作的部分介绍。

H. python用生成随机数的方法

import random
random.randint(1,10) #取1~10之间随机数。

I. python里面如何生成随机数

import ranodm
random.random() #生成0-1之间的随机浮点数
random.randint(1，10) #生成1-10之间的整数随机数

J. 用python生成随机数的几种方法

1 从给定参数的正态分布中生成随机数
当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数，由于逻辑非参简单，所有直接贴上代码如下：
import numpy as np# 定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正态分布的均值 :param scale: 正态分布的标准差 :return:从正态分布中产生的随机数 """ # 正态分布中的随机数生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印结果 print(n) # 结果:3.275192443463058

2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。
import numpy as np# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印结果 print(n) # 结果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。
3.1 按照指定概率从数字列表中随机抽取数字
假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表，两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现，那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢？在这里我们考虑用均匀分布来模拟概率，代码如下：
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:数字列表 :param pro_list:数字对应的概率列表 :return:按概率从数字列表中抽取的数字 """ # 用均匀分布中的样本值来模拟概率 x = random.uniform(0, 1) # 累积概率 cum_pro = 0.0 # 将可迭代对象打包成元组列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 数字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 对应的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函数调用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印结果 print(n) # 结果:1

3.2 按照指定概率从区间列表中的某个区间内生成随机数
给定一个区间列表和一个与之对应的概率列表，两个列表相应位置的元素组成的元组即表示某数字出现在某区间内的概率是多少，已知这些，我们如何生成随机数呢？这里我们通过两次使用均匀分布达到目的，代码如下：
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:数字列表 :param pro_list:数字对应的概率列表 :return:按概率从数字列表中抽取的数字 """ # 用均匀分布中的样本值来模拟概率 x = random.uniform(0, 1) # 累积概率 cum_pro = 0.0 # 将可迭代对象打包成元组列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 从区间[number. number - 1]上随机抽取一个值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模块if __name__ == "__main__": # 数字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 对应的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函数调用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印结果 print(n) # 结果:3.49683787011193