【转载】python 模块 - random生成随机数模块

随机数种子

要每次产生随机数相同就要设置种子，相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的；

random.seed(1)

这样random.randint(0,6, (4,5))每次都产生一样的4*5的随机矩阵

关于种子的介绍可参见[Java - 常用函数Random函数]

Python标准库random模块（生成随机数模块）

random.random()

random.random()，同 javascript 的 Math.random()，返回 [0, 1.0) 之间的随机符点数

random.uniform(a, b)

random.uniform 函数原型为：random.uniform(a, b)，返回 [a, b] 之间的随机符点数。如果a > b，则生成的随机数n: b <= n <= a。如果 a <b，则 a <= n <= b。

 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.randint(a, b)

　　random.randint()的函数原型为：random.randint(a, b)，返回 [a, b] 之间的随机整数。

Note:a = [random.randint(0, 100) for __ in range(100)] #生成100个指定范围内的整数

 print random.randint(12, 20)  #生成的随机数n: 12 <= n <= 20
 print random.randint(20, 20)  #结果永远是20
 #print random.randint(20, 10)  #该语句是错误的。下限必须小于上限。

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

　　random.randrange 函数原型为：random.randrange([start], stop[, step])，从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数。

如：random.randrange(10, 100, 2)，结果相当于从 [10, 12, 14, 16, ... 96, 98] 序列中获取一个随机数。

random.randrange(10, 100, 2) 在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

random.choice(sequence)

　　random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为：random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。

这里要说明一下：sequence在Python不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章，也可以参考：http://www.17xie.com/read-37422.html 。

下面是使用choice的一些例子：

 print random.choice("学习Python")
 print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])
 print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))

random.shuffle(x[, random])

　　random.shuffle 函数原型为：random.shuffle(x[, random])，用于将一个列表中的元素打乱。如:

 p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
 random.shuffle(p)
 print p
 #---- 结果（不同机器上的结果可能不一样。）
 #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']

random.sample(sequence, k)

　　random.sample 函数原型为：random.sample(sequence, k)，从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample 函数不会修改原有序列。

 list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
 slice = random.sample(list, 5)  #从list中随机获取5个元素，作为一个片断返回
 print slice

Note:上面这些方法是random模块中最常用的，在Python手册中，还介绍其他的方法。

ref:The Python Standard Library

python标准库中的随机分布函数

numpy库 - 随机数模块numpy.random