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]
 4

参考资料:
http://www.jb51.net/article/50066.htm
https://docs.python.org/2/library/random.html?highlight=random#module-random
http://blog.csdn.net/houyj1986/article/details/22697213

 

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