17 Python 标准库之 random 模块

随机数是随机产生的数，比如购买彩票，中奖的号码就是随机的。random 库是用于生成随机数的 Python 标准库，random 库提供如下函数：

1. random.random()

random.random() 的功能是生成一个 [0.0, 1.0) 之间的随机小数，示例如下：

>>> import random
>>> random.random()
0.02834747652200631
>>> random.random()
0.8357651039198697
>>> random.random()
0.43276706790505337

• 调用 3 次 random.random()，产生 3 个不同的数
• 每次产生的数都是在 [0.0, 1.0) 之间

2. random.seed(seed)

计算机使用确定性的算法计算出一个随机数序列。计算机产生的随机数并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。

计算机根据随机数种子产生随机数序列，如果随机数种子相同，每次产生的随机数序列是相同的；如果随机数种子不同，产生的随机数序列是不同的。

random.seed(seed) 的功能是初始化给定的随机数种子，示例如下：

>>> import random
>>> random.seed(10)
>>> random.randint(0, 100)
73
>>> random.randint(0, 100)
4
>>> random.randint(0, 100)
54
>>> random.seed(10)
>>> random.randint(0, 100)
73
>>> random.randint(0, 100)
4
>>> random.randint(0, 100)
54

• 在第 2 行，设定种子为 10
  • 在第 4 行，产生第 1 个随机数 73
  • 在第 6 行，产生第 2 个随机数 4
  • 在第 8 行，产生第 3 个随机数 54
• 在第 9 行，设定种子为 10
  • 在第 11 行，产生第 1 个随机数 73
  • 在第 13 行，产生第 2 个随机数 4
  • 在第 15 行，产生第 3 个随机数 54
• 可以看出，当种子相同时，产生的随机数序列是相同的

3. random.randint(a, b)

random.randint(a, b) 的功能是生成一个 [a, b] 之间的随机整数，示例如下：

>>> import random
>>> random.randint(0, 2)
1
>>> random.randint(0, 2)
0
>>> random.randint(0, 2)
1
>>> random.randint(0, 2)
2

在例子中，randint(0, 2) 产生 [0, 2] 之间的随机整数。

4. random.uniform(a, b)

random.uniform(a, b) 的功能是生成一个 [a, b] 之间的随机小数，示例如下：

>>> import random
>>> random.uniform(0, 2)
0.20000054219225438
>>> random.uniform(0, 2)
1.4472780206791538
>>> random.uniform(0, 2)
0.5927807855738692

在例子中，uniform(0, 2) 产生 [0, 2] 之间的随机小数。

5. random.choice(seq)

random.choice(seq) 的功能是从序列 seq 中随机选择一个元素，示例如下：

>>> import random
>>> seq = [1, 2, 3, 4]
>>> random.choice(seq)
3
>>> random.choice(seq)
1

• 在第 4 行，第一次随机选择元素 3
• 在第 6 行，第一次随机选择元素 1

6. random.shuffle(seq)

random.shuffle(seq) 的功能是将序列 seq 中元素随机排列, 返回打乱后的序列，示例如下：

>>> import random
>>> seq = [1, 2, 3, 4]
>>> random.shuffle(seq)
>>> seq
[1, 3, 2, 4]

• 在第 2 行，建立一个有序列表
• 在第 3 行，使用 shuffle 将原来的有序列表重新随机排序