Question

详解随机数的生成

Answer 1

随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。Python内置的random模块提供了生成随机数的方法，使用这些方法时需要导入random模块。

下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。

1、random.random()随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0)。注意的是返回的随机数可能会是 0 但不可能为 1，即左闭右开的区间。

2、random.randint(a , b)随机生成 a 与 b 之间的整数[a, b]，a<=n<=b，随机整数不包含 b 时[a, b)可以使用 random.randrange() 方法。

3、random.randrange(start,stop,step)按步长step随机在上下限范围内取一个随机数，start<=n<stop。

4、random.uniform(a, b)随机生成 a 与 b 之间的浮点数[a, b]，a<=n<=b。

5、random.choice()从列表中随机取出一个元素，比如列表、元祖、字符串等。注意的是，该方法需要参数非空，否则会抛出 IndexError 的错误。

6、random.shuffle(items) 把列表 items 中的元素随机打乱。注意的是，如果不想修改原来的列表，可以使用 copy 模块先拷贝一份原来的列表。

7、random.sample(items, n)从列表 items 中随机取出 n 个元素。

Python 的random模块产生的随机数其实是伪随机数，依赖于特殊算法和指定不确定因素(种子seed)来实现。如randint方法生成一定范围内的随机数，会先指定一个特定的seed，将seed通过特定的随机数产生算法，得到一定范围内随机分布的随机数。因此对于同一个seed值的输入产生的随机数会相同，省略参数则意味着使用当前系统时间秒数作为种子值，达到每次运行产生的随机数都不一样。

numpy库也提供了random模块，用于生成多维度数组形式的随机数。使用时需要导入numpy库。

下面介绍下numpy库的random模块的几种生成随机数的方法。

1、numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)

2、numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)

3、numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)

4、numpy.random.seed()