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2021-06-01 09:32:01
python生成亂數都有哪些辦法呢
使用 random 模組的 randint() 函數生成隨機整數:
import random #生成隨機整數 random_int = random.randint(1,100) print(random_int)
也可以使用 random 模組的 random() 函數生成隨機小數:
import random #生成隨機小數 random_float = random.random() print(random_float)
可以使用 random 模組的 choice() 函數從列表中隨機選取一個元素:
import random #隨機從列表中選取一個元素 random_list = [1, 2, 3, 4, 5] random_element = random.choice(random_list) print(random_element)
還可以使用 random 模組的 sample() 函數隨機從列表中選取多個不重複的元素:
import random #隨機從列表中選取多個不重複的元素 random_list = [1, 2, 3, 4, 5] random_elements = random.sample(random_list, 3) print(random_elements)
最後,還可以使用 random 模組的 shuffle() 函數隨機打亂列表的順序:
import random #隨機打亂列表的順序 random_list = [1, 2, 3, 4, 5] random.shuffle(random_list) print(random_list)
程式碼如下所示:
import numpy as np # 生成一個隨機整數 rand_int = np.random.randint(low=0, high=100) print("隨機整數:", rand_int) # 生成一個包含隨機整數的陣列 rand_array = np.random.randint(low=0, high=100, size=(5,)) print("隨機整數陣列:", rand_array)
使用 NumPy 生成亂數的優勢在於,它提供了豐富的亂數生成功能,可以生成各種形狀和分佈的亂陣列,在資料分析、機器學習等領域有廣泛應用。
secrets模組提供了更安全的方法,且易於使用。
使用secrets.randbelow()可生成一個隨機整數,而無需關心亂數的範圍。
它可以保證生成的亂數具有足夠的隨機性,適用於密碼生成、加密等安全相關的場景。
詳細程式碼可以參考以下例子:
import secrets random_number = secrets.randbelow(100) print(random_number)
random.org 網站是一個生成真正亂數的網站,你可以使用Python的requests模組從該網站獲取亂數,使用方法如下:
import requests import json # 請求亂數的API url = 'https://www.random.org/integers/?num=1&min=1&max=100&col=1&base=10&format=plain&rnd=new' # 傳送請求並獲取亂數 response = requests.get(url) random_number = response.text # 轉換為整數並列印 random_number = int(random_number) print(random_number)
這是一個使用requests從random.org獲取亂數的簡單範例。你可以根據需求自定義生成亂數的數量、最小值和最大值。
random.choices() 方法可以從指定的序列中隨機選擇多個元素,並以列表的形式返回選擇的結果。
該方法的語法如下:
random.choices(sequence, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
詳細引數如下:
到此這篇關於Python生成亂數的方法詳解(最全)的文章就介紹到這了,更多相關Python亂數內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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