Python标准库random模块详解：基础与扩展函数用法

1. random库基本介绍

Random库是Python中用于生成随机数的标准库。

• 其生成的伪随机数采用梅森旋转算法，产生伪随机序列中的元素。
• Random库的主要用途是生成各种类型的随机数。
• 使用random库时，需通过import random语句导入模块。

2. random库概述

Random库包含两类函数，其中常用的共有8个。

• 基本随机函数包括seed()和random()。
• 扩展随机函数包括randint()、getrandbits()和uniform()。
• 其他扩展函数包括randrange()、choice()和shuffle()。

2.1 基本随机函数

• 涉及随机数种子的概念。

• 介绍基本随机函数的具体用法。

示例 1

>>> import random      #调用random模块
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019
>>> random.random()
0.7417869892607294

示例 2

>>> import random
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019

2.2 扩展随机函数

介绍扩展随机函数的具体用法。

3. 随机数函数的使用

• 通过设置随机数种子，可以产生确定的伪随机数序列。
• 能够生成随机整数。
• 能够对序列类型执行随机操作。

4. 实例

1. 使用random.random()生成一个介于0.0到1.0之间的浮点数。

>>> import random
>>> random.random()    #调用random()方法
0.594515103049593
>>> 

2. 使用random.uniform(a, b)在指定范围内获取随机数。该方法返回一个随机浮点数N：若a小于等于b，则返回a<=N<=b；若a大于等于b，则返回b<=N<=a。

>>> random.uniform(1,8)   #在【1，8】范围内获取一个随机浮点数
2.9432430789720927
>>> random.uniform(9,6)
6.502188530262087
>>> random.uniform(-10,-1)
-1.6640665895566507
>>> 

3. 使用random.triangular(low, high, mode)返回三角形分布的随机数。

该方法返回一个随机浮点数N，满足low<=N<=high，并在边界内指定mode。low和high默认值分别为0和1，mode参数默认为边界之间的中点。若持续使用该方法，可得到以mode为对称点的随机分布数据集。

>>> random.triangular()   #在默认情况下产生一个三角形分布随机数
0.764537932523999
>>> random.triangular(1,12)  #指定【low，high】范围参数
3.2879057952571604
>>> random.triangular(11,12,20)     #指定low、high、mode参数
11.832700021006795
>>> random.triangular(0,5,10)
6.032774679089732
>>> 

4. 使用random.betavariate(alpha, beta)求Beta分布，参数条件为α>0且β>0，返回值范围介于0和1之间。

>>> random.betavariate(5,8)   #求Beta随机分布值
0.2348237132951728
>>> 

对于标准库，只需了解每个类的使用方法及参数的含义与用途，即可快速上手Python标准库。其唯一缺点是需要简单记忆几个经常使用的方法，这可能稍显费脑。

总结

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