前言
Python 的random模块包含许多随机数生成器。
random是Python标准库之一，直接导入即可使用。本文介绍random中常用方法的用法。
一、生成随机的整数
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# coding=utf-8import random print(random.randint(1, 5))print(random.randrange(0, 51, 5)) |
运行结果：
3
40
randint(start, end)会返回一个start到end之间的整数，这里是左闭右闭区间。也就是说可能会返回end值，在Python中，这个是一个比较特殊的地方，一般来说都是左闭右开的区间。
randrange(start, end, step)返回一个range(start, end, step)生成的列表中的随机一个值。这里是左闭右开区间，如果上面代码的51如果换成50，则不可能返回50。
每次运行的结果是不同的，因为是随机返回其中一个。
二、生成随机的小数
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print(random.random())print(random.uniform(2, 5)) |
运行结果：
0.49541524802465897
2.948656863619216
random()返回0到1之间的任意一个浮点数。
uniform(start, end)返回start到end之间的任意一个浮点数，其实就是将random()的结果乘(end-start)，代码就是这么实现的。
三、从字符串、列表、元组中随机返回一个值
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choice_str = 'python'print(random.choice(choice_str))choice_list = [i for i in range(1, 6)]print("choice_list: ", choice_list)print(random.choice(choice_list))choice_tuple = (10, 20, 30, 40, 50)print(random.choice(choice_tuple)) |
运行结果：
h
choice_list: [1, 2, 3, 4, 5]
5
20
choice()返回可迭代对象中的一个值。可以是列表、元组、字符串，不能是字典和集合。
四、从字符串、列表、元组中随机返回一次或多次，且设置权重
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choice_list = [i for i in range(1, 6)]print("choice_list: ", choice_list)print(random.choices(choice_list))choice_tuple = (10, 20, 30, 40, 50)print(random.choices(choice_tuple, k=2))choice_str = 'python'print(random.choices(choice_str, weights=[0.5, 0, 0.5, 0, 0, 0], k=7))print(random.choices(choice_str, cum_weights=[0, 0.5, 0.5, 1, 1, 1], k=7)) |
运行结果：
choice_list: [1, 2, 3, 4, 5]
[4]
[20, 50]
['t', 'p', 't', 'p', 'p', 't', 't']
['h', 'y', 'h', 'h', 'h', 'h', 'y']
choices(population, weights=None, cum_weights=None, k=1)从可迭代对象中返回一次或多次值，返回结果是一个列表。
weights是每一个值对应的权重列表，默认是None，所有元素权重相等。传入权重列表时，列表长度必须与可迭代对象的长度相等，值与权重按索引一一对应。传入的值可以是任何数字，只要能对比出不同值之间的权重大小就可以，系统会按权重大小来计算返回每个值的可能性，如上面的例子中只会返回“python”中的p和t，因为其他字符的权重为0。
cum_weights是每一个值对应的累计权重列表，默认是None，所有元素权重相等。传入权重列表时，列表长度必须与可迭代对象的长度相等。权重是累计的，每一个位置的累计权重是前面所有元素的权重之和加上当前位置元素的权重，也就是说这个列表后面的值不可能小于前面的值。系统会根据累计权重值计算出每个元素的权重，然后计算返回每个值的可能性，如上面的例子中只会返回“python”中的y和h,因为其他字符的权重是0。
注意：weights和cum_weights不能同时有值，即使计算结果一样。
k值是从可迭代对象中获取值的次数，每次只取其中的一个，重复k次，所以，理论上，有可能k次都取到同一个元素。
五、从字符串、列表、元组中随机获取一个或多个值
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sample_list = [i for i in range(1, 6)]print("sample_list: ", sample_list)print(random.sample(sample_list, 1))sample_tuple = (10, 20, 30, 40, 50)print(random.sample(sample_tuple, 2))sample_str = 'python'print(random.sample(sample_str, 3)) |
运行结果：
sample_list: [1, 2, 3, 4, 5]
[1]
[10, 40]
['p', 'h', 'o']
sample(population, k)从可迭代对象中随机返回k个元素，返回一个列表。
k表示返回元素的个数，这个参数没有默认值，必须传值。并且，是一次从可迭代对象中返回k个值，不是分k次，每个元素不会重复被取。此外，k值不可以大于可迭代对象的长度，否则报错，而上面choices中的k可以无限大，只要需要。使用场景不同，要注意区别。
六、随机打乱顺序
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cards = ['%s-%s' % (a, b) for a in ['Spade', 'Heart', 'Diamond', 'Club'] for b in ([str(i) for i in range(3, 11)] + [j for j in 'JQKA2'])] + ['Black joker', 'Red joker']print("Before: ", cards)random.shuffle(cards)print("After: ", cards) |
运行结果：
Before: ['Spade-3', 'Spade-4', 'Spade-5', 'Spade-6', 'Spade-7', 'Spade-8', 'Spade-9', 'Spade-10', 'Spade-J', 'Spade-Q', 'Spade-K', 'Spade-A', 'Spade-2', 'Heart-3', 'Heart-4', 'Heart-5', 'Heart-6', 'Heart-7', 'Heart-8', 'Heart-9', 'Heart-10', 'Heart-J', 'Heart-Q', 'Heart-K', 'Heart-A', 'Heart-2', 'Diamond-3', 'Diamond-4', 'Diamond-5', 'Diamond-6', 'Diamond-7', 'Diamond-8', 'Diamond-9', 'Diamond-10', 'Diamond-J', 'Diamond-Q', 'Diamond-K', 'Diamond-A', 'Diamond-2', 'Club-3', 'Club-4', 'Club-5', 'Club-6', 'Club-7', 'Club-8', 'Club-9', 'Club-10', 'Club-J', 'Club-Q', 'Club-K', 'Club-A', 'Club-2', 'Black joker', 'Red joker']
After: ['Spade-3', 'Diamond-J', 'Club-8', 'Club-7', 'Diamond-10', 'Spade-J', 'Heart-J', 'Diamond-A', 'Spade-K', 'Spade-10', 'Spade-8', 'Club-10', 'Club-J', 'Heart-9', 'Diamond-4', 'Diamond-5', 'Red joker', 'Spade-5', 'Club-4', 'Club-Q', 'Heart-7', 'Spade-Q', 'Club-A', 'Spade-6', 'Diamond-6', 'Black joker', 'Spade-7', 'Heart-Q', 'Club-9', 'Club-3', 'Heart-K', 'Diamond-Q', 'Diamond-K', 'Spade-2', 'Heart-5', 'Heart-A', 'Heart-4', 'Heart-3', 'Diamond-7', 'Club-K', 'Diamond-9', 'Spade-4', 'Heart-2', 'Spade-A', 'Club-6', 'Club-2', 'Heart-8', 'Diamond-2', 'Heart-10', 'Heart-6', 'Club-5', 'Spade-9', 'Diamond-8', 'Diamond-3']
shuffle()将可迭代对象的顺序随机打乱，上面例子中我们模拟了一副扑克牌，然后用shuffle()完成“洗牌”。
注意：shuffle()没有返回值，是直接对可迭代对象进行修改。
random除了上面的方法外，还有一些按数学分布随机生成数据的方法，如正太分布，指数分布等，这里就不继续举例了，其实random源码也不是很多，里面的方法数量是人工可数的，需要的话您可以在Pycharm中按住Ctrl点进去看看。
总结
到此这篇关于Python中random模块常用方法的使用教程的文章就介绍到这了,更多相关Python random模块常用方法内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/96768637
