【3】数据分析-3-2-各种随机--random
一、random.random
random.random()用于生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.0
二、random.uniform
random.uniform(a, b)
用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。
如果a > b，则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b， 则 b <= n <= a
print random.uniform(10, 20)
print random.uniform(20, 10)
# 18.7356606526
# 12.5798298022
三、random.randint
random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b
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
四、random.randrange
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
五、random.choice
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。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"))
六、random.shuffle
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
# ['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']
七、random.sample
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 print list # 原有序列并没有改变
八、集中常见的用法
随机整数：
>>> import random
>>> random.randint(0,99)
# 21
随机选取0到100间的偶数：
>>> import random
>>> random.randrange(0, 101, 2)
# 42
随机浮点数：
>>> import random
>>> random.random()
0.85415370477785668
>>> random.uniform(1, 10)
# 5.4221167969800881
随机字符：
>>> import random
>>> random.choice('abcdefg&#%^*f')
# 'd'
多个字符中选取特定数量的字符：
>>> import random
random.sample('abcdefghij', 3)
# ['a', 'd', 'b']
多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串：
>>> import random
>>> import string
>>> string.join( random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3) ).replace(" ","")
# 'fih'
随机选取字符串：
>>> import random
>>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )
# 'lemon'
洗牌：
>>> import random
>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.shuffle(items)
>>> items
# [3, 2, 5, 6, 4, 1]
九、以指定的概率获取元素
#encoding=utf-8
print '中国'
#以指定的概率获取元素 以一个列表为基准概率，从一个列表中随机获取元素
#encoding=utf-8
print '中国'
#以指定的概率获取元素 以一个列表为基准概率，从一个列表中随机获取元素
import random
def random_pick(some_list, probabilities):
x = random.uniform(0,1)
cumulative_probability = 0.0
for item, item_probability in zip(some_list, probabilities):
cumulative_probability += item_probability
if x < cumulative_probability:break
return item
some_list = [1,2,3,4]
probabilities = [0.2,0.1,0.6,0.1]
print random_pick(some_list,probabilities)
#根据权重来获取 核心在于权重乘以 就相当于次数
def random_pick_odd(some_list, odds):
print 'table2'
table = [z for x,y in zip(some_list,odds) for z in [x] * y]
print table
return random.choice(table)
some_list = [1,2,3,4]
odds=[3,1,4,2]
print random_pick_odd(some_list,odds)
#for item in random_picks()
结果为：
中国
1
table2
[1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4]
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参考资料：
http://www.jb51.net/article/50066.htm
https://docs.python.org/2/library/random.html?highlight=random#module-random
