python随机数,二、Python的random模块

后端开发 2024-12-26 5

生成的随机浮点数是 0.08113362528835844。

深化探究Python中的随机数生成与运用

在计算机编程中，随机数扮演着重要的人物。它们被广泛运用于游戏开发、暗码生成、仿真、数据剖析等范畴。Python作为一种功能强大的编程言语，供给了丰厚的库来生成随机数。本文将深化探讨Python中的随机数生成办法，包含random模块和NumPy库，并介绍它们在实践运用中的运用场景。

1. random.random()

该函数用于生成一个[0, 1)规模内的随机浮点数。例如：

import random

random.random()

2. random.uniform(a, b)

该函数用于生成一个[a, b]规模内的随机浮点数。例如：

random.uniform(1, 10)

3. random.randint(a, b)

该函数用于生成一个[a, b]规模内的随机整数。例如：

random.randint(1, 10)

4. random.randrange([start,], stop [ ,step])

该函数用于生成一个指定递加基数调集中的一个随机数。例如：

random.randrange(10, 100, 2)

1. numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)

该函数用于生成一个指定形状的随机浮点数数组。例如：

import numpy as np

np.random.rand(3, 4)

2. numpy.random.uniform(low, high, size=None)

该函数用于生成一个指定规模和形状的随机浮点数数组。例如：

np.random.uniform(1, 10, size=(3, 4))

3. numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)

该函数用于生成一个指定规模和形状的随机整数数组。例如：

np.random.randint(1, 10, size=(3, 4))

1. 游戏开发

在游戏开发中，随机数能够用于生成随机事情、敌人、道具等，添加游戏的趣味性和可玩性。

2. 暗码生成

随机数能够用于生成安全的暗码，进步体系的安全性。

3. 仿真

在仿真范畴，随机数能够用于模仿实在国际中的随机事情，如股票市场、交通流量等。

4. 数据剖析

在数据剖析中，随机数能够用于生成模仿数据，以便进行模型练习和验证。

Python供给了丰厚的库来生成随机数，包含random模块和NumPy库。这些随机数生成办法在实践运用中有着广泛的运用。把握这些办法，能够协助开发者更好地处理实践问题。