Python中的隨機數生成

引言

隨機數生成是計算機科學中重要的一個領域。它在很多應用中扮演著重要的角色。Python提供了很多生成隨機數的庫，使得我們可以方便地進行隨機數生成。在這篇文章中，我們將對Python中的隨機數生成進行詳細的介紹。

隨機數的生成

獨立隨機數的生成

Python中的random庫與numpy庫可以用來獨立地生成隨機數。

1. random庫

Python中的random庫提供了一些生成隨機數的函數。

1）randint(a, b)

生成一個[a,b]區間內的整數，包括a和b。

import random
num = random.randint(1,10)
print(num) # output: 3

2）random()

生成一個[0.0, 1.0)之間的浮點數。

import random
num = random.random()
print(num) # output: 0.3204097498351161

3）uniform(a, b)

生成一個[a, b]之間的浮點數，包括a和b。

import random
num = random.uniform(1, 10)
print(num) # output: 3.56304425424927

4）choice(seq)

從序列seq中隨機選擇一個元素，並返回。

import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
num = random.choice(list1)
print(num) # output: 5

5）shuffle(seq)

將序列seq中的元素隨機排列。

import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(list1)
print(list1) # output: [2, 1, 5, 4, 3]

6）sample(population, k)

從總體population中隨機選擇k個元素，並返回。

import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
result = random.sample(list1, 3)
print(result) # output: [2, 4, 1]

2. numpy庫

numpy庫提供了更多的隨機數生成函數，以及更好的隨機數生成方法。

1）生成均勻分布的隨機數

使用numpy庫中的random.rand()函數可以生成指定維度大小的[0,1)之間的均勻分布的隨機數。

import numpy as np
x = np.random.rand(2, 3)
print(x)
# output:
# [[0.30553619 0.12912136 0.58258673]
# [0.32632726 0.50506218 0.52664312]]

2）生成正態分布的隨機數

使用numpy庫中的random.randn()函數可以生成指定維度大小的正態分布的隨機數。

import numpy as np
x = np.random.randn(2, 3)
print(x)
# output:
# [[ 0.19294792 -1.24629452  1.10974924]
# [-0.79212248  0.85287639  1.50194744]]

3）生成隨機整數

使用numpy庫中的random.randint()函數可以生成指定上限和下限之間的隨機整數。

import numpy as np
x = np.random.randint(low=0, high=5, size=(2, 3))
print(x)
# output:
# [[4 2 1]
#  [2 1 2]]

偽隨機數生成器

偽隨機數生成器是一種基於演算法的隨機數生成器，可生成看似隨機的數列，但實際上這些數列是可重現的。Python中的偽隨機數生成器基於梅森旋轉演算法。

1. random庫

在random庫中，可以使用random.seed()函數設置隨機數生成的種子，以便得到可重現的結果。如果沒有設置種子，則隨機數生成器將使用系統時間作為種子。

import random
random.seed(0)
num = random.randint(1, 10)
print(num) # output: 6

random.seed(0)
num = random.randint(1, 10)
print(num) # output: 6

2. numpy庫

在numpy庫中，可以使用numpy.random.seed()函數來設置隨機數生成的種子。

import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(2, 3)
print(x)
# output:
# [[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798]
#  [ 2.2408932   1.86755799 -0.97727788]]

np.random.seed(0)
x = np.random.randn(2, 3)
print(x)
# output:
# [[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798]
#  [ 2.2408932   1.86755799 -0.97727788]]

總結

在Python中生成隨機數非常方便，random庫和numpy庫提供了許多隨機數生成函數和方法。可以根據需要，選擇適當的隨機數生成方法。