作者：小伍哥
來源： AI入門學習
今天給大家介紹下python中的隨機模塊，隨機數可以用於數學，遊戲，安全等領域中，還經常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，並提高程序的安全性。平時數據分析各種分布的數據構造也會用到。
random模塊，用於生成偽隨機數，之所以稱之為偽隨機數，是因為真正意義上的隨機數（或者隨機事件）在某次產生過程中是按照實驗過程中表現的分布概率隨機產生的，其結果是不可預測的，是不可見的。而計算機中的隨機函數是按照一定算法模擬產生的，對於正常隨機而言，會出現某個事情出現多次的情況。
但是偽隨機，在事情觸發前設定好，就是這個十個事件各發生一次，只不過順序不同而已。現在MP3的隨機列表就是用的偽隨機，把要播放的歌曲打亂順序，生成一個隨機列表而已，每個歌曲都播放一次。真實隨機的話，會有出現某首歌多放次的情況，歌曲基數越多，重放的概率越大。
注意：random()是不能直接訪問的，需要導入 random 模塊，然後通過 random 靜態對象調用該方法。
import randomimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
import randomimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
01 random
描述：random.random() 用於生成一個0到1的隨機符點數: 0 <= n < 1.0
語法：random.random()
#生成一個隨機數random.random()0.7186311708109537#生成一個4位小數的隨機列表[round(random.random(),4) for i in range(10)][0.1693, 0.4698, 0.5849, 0.6859, 0.2818, 0.216, 0.1976, 0.3171, 0.2522, 0.8012]#生成一串隨機數for i in range(10):print(random.random())0.43860556392473480.43944378539770780.2318629636828330.64831689635533420.121065812558118550.70438749865313550.387295196584986230.64922561571703930.4634250509335640.2298431522075462
02 choice
描述：從非空序列seq中隨機選取一個元素。如果seq為空則彈出 IndexError異常。
語法：random.choice（ seq）seq 可以是一個列表，元組或字符串。
L = [0,1,2,3,4,5]random.choice(L)2L = 'wofeichangshuai'random.choice(L)'h'
03 choices
描述：從集群中隨機選取k次數據，返回一個列表，可以設置權重。
注意每次選取都不會影響原序列，每一次選取都是基於原序列。
語法：random.choices(population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1)
參數：
population：集群。weights：相對權重。cum_weights：累加權重。k：選取次數。a = [1,2,3,4,5]random.choices(a,k=5)[2, 5, 2, 1, 3]random.choices(a,weights=[0,0,1,0,0],k=5)[3, 3, 3, 3, 3]random.choices(a,weights=[1,1,1,1,1],k=5)[3, 1, 5, 2, 2]#多次運行，5被抽到的概率為0.5，比其他的都大random.choices(a,weights=[0.1,0.1,0.2,0.3,0.5],k=5)[5, 4, 4, 4, 2]random.choices(a,weights=[0.1,0.1,0.2,0.3,0.5],k=5)[5, 4, 5, 5, 2]random.choices(a,weights=[0.1,0.1,0.2,0.3,0.5],k=5)[5, 2, 2, 5, 5]random.choices(a,cum_weights=[1,1,1,1,1],k=5)[1, 1, 1, 1, 1]對每一條語句不妨各自寫一個循環語句讓它輸出個十遍八遍的，你就足以看出用法了。結論：參數weights設置相對權重，它的值是一個列表，設置之後，每一個成員被抽取到的概率就被確定了。比如weights=[1,2,3,4,5],那麼第一個成員的概率就是P=1/(1+2+3+4+5)=1/15。cum_weights設置累加權重，python會自動把相對權重轉換為累加權重，即如果你直接給出累加權重，那麼就不需要給出相對權重，且Python省略了一步執行。比如weights=[1,2,3,4],那麼cum_weights=[1,3,6,10]，這也就不難理解為什麼cum_weights=[1,1,1,1,1]輸出全是第一。
04 getrandbits
描述：返回一個不大於K位的Python整數（十進位），比如k=10，則結果在0~2^10之間的整數。
語法：random.getrandbits(k)
random.getrandbits(10)379
05 getstate
描述：返回一個捕獲到的 生成器當前內部狀態 的對象，可以將此對象傳遞給 setstate() 恢復到這個狀態。
語法：random.getstate()
06 setstate
描述：state 應該是從之前調用 getstate() 獲得的，而 setstate() 將生成器的內部狀態恢復到調用 getstate() 時的狀態。根據下面的例子可以看出，由於生成器內部狀態相同時會生成相同的下一個隨機數，我們可以使用 getstate() 和 setstate() 對生成器內部狀態進行獲取和重置到某一狀態下。
語法：random.setstate(state)
state = random.getstate()random.random()0.489148634943random.random()0.22359638172661822random.setstate(state)random.random()0.48914863494
07 randint
描述：用於生成一個指定範圍內的整數。
語法：random.randint(a, b)，其中參數a是下限，參數b是上限，生成的隨機數n: a <= n <= b
random.randint(1, 8)3random.randint(1, 8)4
08 randrange
描述：按指定基數遞增的集合中 獲取一個隨機數。如：random.randrange(10, 100, 2)，結果相當於從[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中獲取一個隨機數，random.randrange(10, 100, 2)在結果上與 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。
語法：random.randrange([start], stop[, step])
不指定step，隨機生成[a,b)範圍內一個整數。指定step，step作為步長會進一步限制[a,b)的範圍，比如randrange(0,11,2)意即生成[0,11)範圍內的隨機偶數。不指定a，則默認從0開始。#不限制[random.randrange(0,11) for i in range(5)][4, 6, 3, 9, 5]#隨機偶數，運行5個數[random.randrange(0,11,2) for i in range(5)][2, 4, 8, 8, 6]
09 sample
描述：從population樣本或集合中隨機抽取K個不重複的元素形成新的序列。常用於不重複的隨機抽樣。返回的是一個新的序列，不會破壞原有序列。要從一個整數區間隨機抽取一定數量的整數，請使用sample(range(1000000), k=60)類似的方法，這非常有效和節省空間。如果k大於population的長度，則彈出ValueError異常。
語法：random.sample(population, k)
注意：與random.choices()的區別：一個是選取k次，一個是選取k個，選取k次的相當於選取後又放回，選取k個則選取後不放回。故random.sample()的k值不能超出集群的元素個數。
random.sample(range(1000), k=5)[82, 678, 664, 177, 376]L = [0,1,2,3,4,5]random.sample(L,3)[5, 3, 1]random.sample(L,3)[2, 4, 5]
10 seed
描述：初始化隨機數生成器。如果未提供a或者a=None，則使用系統時間為。如果a是一個整數，則作為種子。偽隨機數生成模塊。如果不提供 seed，默認使用系統時間。使用相同的 seed，可以獲得完全相同的隨機數序列，常用於算法改進測試。
語法：random.seed(a=None, version=2)
a = random.Random()a.seed(1)[a.randint(1, 100) for i in range(20)][14, 85, 77, 26, 50, 45, 66, 79, 10, 3, 84, 44, 77, 1, 45, 73, 23, 95, 91, 4]b =random.Random()b.seed(1)[b.randint(1, 100) for i in range(20)][14, 85, 77, 26, 50, 45, 66, 79, 10, 3, 84, 44, 77, 1, 45, 73, 23, 95, 91, 4]
11 shuffle
描述：用於將一個列表中的元素打亂。只能針對可變的序列，對於不可變序列，請使用下面的sample()方法。
語法：random.shuffle(x)
L = [0,1,2,3,4,5]random.shuffle(L)L[5, 4, 1, 0, 3, 2]