生成随机数的Python库推荐

小蓝 • 2024-12-12 12:24 • 编程

import random
random_num = random.random()
print(random_num)

使用Python的random库，可以生成一个范围在0.0到1.0之间的随机数。

random.random()的返回值是一个浮点数类型。

import random
n = 5
random_nums = [random.random() for _ in range(n)]
print(random_nums)

使用Python的列表推导式，可以生成n个范围在0.0到1.0之间的随机数。

在这个例子中，使用了random库中的random()方法，通过循环n次生成一个包含n个元素的列表。

import random
random_nums = random.sample(range(1, 11), 5)
print(random_nums)

使用Python的random库中的sample()方法，可以在一个包含一定范围内的序列（list，tuple，string）中，随机取出一定数量的元素。

range(1,11)，表示包含从1到10的数，使用random.sample()方法，生成一个包含5个数的列表。

import random
random_nums = random.choices(range(1, 11), k=10)
print(random_nums)

使用Python的random库中的choices()方法，可以在一个包含一定范围内的序列（list，tuple，string）中，随机取出一定数量的元素，重复取值时可以指定权重。

在这个例子中，从1到10中，随机选出10个元素，可能存在重复元素。

import random
random_num = random.gauss(0, 1)
print(random_num)

使用Python的random库中的gauss()方法，可以生成一个指定均值和标准差的正态分布随机数。在这个例子中，均值为0，标准差为1，生成一个符合标准正态分布的随机数。

import numpy as np
random_nums = np.random.rand(50)
print(random_nums)

使用Python第三方库numpy的random库中的rand()方法，可以生成一个包含指定数量随机数的ndarray数组。

在这个例子中，生成一个包含50个[0, 1)内随机数的ndarray数组。

import random
random_nums_list = [random.random() for _ in range(10)]
print(random_nums_list)

和第二个小标题中的代码类似，可以通过列表推导式生成一个包含任意数量随机数的列表。

使用Python的random库中的random()方法，生成包含10个随机数的列表。

import random
random_num = random.randint(1, 100)
print(random_num)

使用Python的random库中的randint()方法，可以生成一个指定范围内的整型随机数。在这个例子中，生成一个1到100范围内的整型随机数。

import random
random_num = random.uniform(1, 2)
print(random_num)

使用Python的random库中的uniform()方法，可以生成一个指定范围内的随机浮点数。在这个例子中，生成一个1到2范围内的浮点型随机数。

import numpy as np
random_nums_list = list(np.random.rand(20))
print(random_nums_list)

使用Python的第三方库numpy中的random库中的rand()方法，可以生成一个包含任意数量随机数的ndarray数组。然后使用Python中的列表类型的list()方法，可以将ndarray数组转换为list类型。

在这个例子中，生成包含20个[0, 1)内随机数的列表。

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