本文分享自華爲雲社區《Python隨機數探祕：深入解析random模塊的神奇之處》，作者：檸檬味擁抱。
標準庫random函數大全：探索Python中的隨機數生成
隨機數在計算機科學和數據科學領域中扮演着重要角色，Python的標準庫中提供了random模塊，用於生成各種隨機數。本篇博客將深入探討random模塊的各種函數，以及它們的應用場景和代碼示例。
1. random.random()
random.random()函數返回一個範圍在[0.0, 1.0)之間的隨機浮點數。這是生成均勻分佈隨機數的基礎函數。
import random random_number = random.random() print("隨機浮點數:", random_number)
2. random.randint(a, b)
random.randint(a, b)函數生成一個範圍在[a, b]之間的隨機整數。這在需要生成整數隨機數時非常有用。
import random random_integer = random.randint(1, 10) print("隨機整數:", random_integer)
3. random.choice(seq)
random.choice(seq)函數從序列seq中隨機選擇一個元素返回。適用於從列表、元組等序列中隨機挑選元素的場景。
import random my_list = [1, 2, 3, 4, 5] random_element = random.choice(my_list) print("隨機選擇的元素:", random_element)
4. random.shuffle(x)
random.shuffle(x)函數用於將序列x中的元素隨機排列，打亂原有順序。
import random my_list = [1, 2, 3, 4, 5] random.shuffle(my_list) print("打亂後的列表:", my_list)
5. random.sample(population, k)
random.sample(population, k)函數從總體population中隨機選擇k個不重複的元素。適用於需要獲取不重複樣本的情況。
import random my_list = [1, 2, 3, 4, 5] sampled_list = random.sample(my_list, 3) print("隨機抽樣後的列表:", sampled_list)
6. random.uniform(a, b)
random.uniform(a, b)函數生成一個範圍在[a, b]之間的隨機浮點數，類似於random.random()但可以指定範圍。
import random random_float = random.uniform(1.0, 5.0) print("指定範圍的隨機浮點數:", random_float)
這只是random模塊中一小部分函數的介紹，該模塊還包括其他函數，如random.gauss()用於生成高斯分佈的隨機數。通過靈活使用這些函數，可以滿足各種隨機數生成的需求。在實際應用中，深入瞭解這些函數的特性和用法，可以幫助提高程序的隨機數生成效率和準確性。
7. random.seed(a=None, version=2)
random.seed(a=None, version=2)函數用於初始化僞隨機數生成器的種子。通過設置相同的種子，可以確保在不同的運行中獲得相同的隨機數序列，這對於調試和重現實驗結果非常有用。
import random random.seed(42) # 設置隨機數生成器的種子爲42 random_number = random.random() print("固定種子下的隨機浮點數:", random_number)
8. random.getrandbits(k)
random.getrandbits(k)函數生成k比特長的隨機整數。適用於需要生成指定位數的隨機整數的情況。
import random random_bits = random.getrandbits(4) # 生成4比特長的隨機整數 print("隨機整數（4比特長）:", random_bits)
9. random.randrange(start, stop[, step])
random.randrange(start, stop[, step])函數生成一個在指定範圍內以指定步長遞增的隨機整數。
import random random_integer = random.randrange(0, 10, 2) # 在0到10之間，以2爲步長生成隨機整數 print("隨機整數（指定範圍和步長）:", random_integer)
10. random.random()
random.random()函數在前面提到過，但值得注意的是，它生成的是僞隨機數。如果需要更加隨機的種子，可以結合使用time模塊獲取當前時間作爲種子。
import random import time random.seed(time.time()) random_number = random.random() print("更加隨機的浮點數:", random_number)
通過深入瞭解random模塊的這些函數，你可以更好地利用Python進行隨機數生成，滿足各種應用場景的需求。無論是用於模擬實驗、數據採樣還是密碼學領域，random模塊提供了強大的工具來處理隨機數。確保在實際應用中選擇適當的函數，並根據需求設置合適的參數，以獲得所需的隨機性。
11. random.triangular(low, high, mode)
random.triangular(low, high, mode)函數生成一個服從三角分佈的隨機浮點數，其中low是分佈的最小值，high是最大值，mode是衆數。
import random random_triangular = random.triangular(1, 5, 3) # 生成三角分佈的隨機數 print("三角分佈的隨機浮點數:", random_triangular)
12. random.betavariate(alpha, beta)
random.betavariate(alpha, beta)函數生成一個服從Beta分佈的隨機浮點數，其中alpha和beta是分佈的形狀參數。
import random random_beta = random.betavariate(2, 5) # 生成Beta分佈的隨機數 print("Beta分佈的隨機浮點數:", random_beta)
13. random.expovariate(lambd)
random.expovariate(lambd)函數生成一個服從指數分佈的隨機浮點數，其中lambd是分佈的逆比例尺度參數。
import random random_exponential = random.expovariate(2) # 生成指數分佈的隨機數 print("指數分佈的隨機浮點數:", random_exponential)
14. random.gammavariate(alpha, beta)
random.gammavariate(alpha, beta)函數生成一個服從Gamma分佈的隨機浮點數，其中alpha是形狀參數，beta是尺度參數。
import random random_gamma = random.gammavariate(2, 1) # 生成Gamma分佈的隨機數 print("Gamma分佈的隨機浮點數:", random_gamma)
15. random.paretovariate(alpha)
random.paretovariate(alpha)函數生成一個服從帕累託分佈的隨機浮點數，其中alpha是形狀參數。
import random random_pareto = random.paretovariate(2) # 生成帕累託分佈的隨機數 print("帕累託分佈的隨機浮點數:", random_pareto)
通過理解這些分佈的生成函數，可以更好地在統計建模、模擬實驗等應用中使用random模塊，滿足不同分佈的隨機數需求。選擇適當的分佈和參數將有助於更準確地模擬實際情況。
16. random.weibullvariate(alpha, beta)
random.weibullvariate(alpha, beta)函數生成一個服從威布爾分佈的隨機浮點數，其中alpha是形狀參數，beta是尺度參數。
import random random_weibull = random.weibullvariate(2, 1) # 生成威布爾分佈的隨機數 print("威布爾分佈的隨機浮點數:", random_weibull)
17. random.gauss(mu, sigma)
random.gauss(mu, sigma)函數生成一個服從高斯分佈（正態分佈）的隨機浮點數，其中mu是均值，sigma是標準差。
import random random_gaussian = random.gauss(0, 1) # 生成高斯分佈的隨機數 print("高斯分佈的隨機浮點數:", random_gaussian)
18. random.lognormvariate(mu, sigma)
random.lognormvariate(mu, sigma)函數生成一個服從對數正態分佈的隨機浮點數，其中mu是對數均值，sigma是對數標準差。
import random random_lognormal = random.lognormvariate(0, 1) # 生成對數正態分佈的隨機數 print("對數正態分佈的隨機浮點數:", random_lognormal)
19. random.vonmisesvariate(mu, kappa)
random.vonmisesvariate(mu, kappa)函數生成一個服從von Mises分佈（圓周分佈）的隨機浮點數，其中mu是分佈的均值，kappa是分佈的集中度參數。
import random random_vonmises = random.vonmisesvariate(0, 1) # 生成von Mises分佈的隨機數 print("von Mises分佈的隨機浮點數:", random_vonmises)
20. random.choices(population, weights=None, k=1)
random.choices(population, weights=None, k=1)函數從總體population中以權重weights進行隨機抽樣，返回k個元素。
import random choices_population = [1, 2, 3, 4, 5] weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2] random_choices = random.choices(choices_population, weights=weights, k=3) print("帶權重的隨機抽樣結果:", random_choices)
這些函數覆蓋了random模塊中的主要隨機數生成方法，可以滿足多樣化的需求。在實際應用中，根據具體場景選擇適當的分佈和函數，合理設置參數，能夠更好地模擬真實情況，支持科學計算和數據分析。
總結
在本文中，我們深入探討了Python標準庫中的random模塊，介紹了各種隨機數生成函數以及它們的應用場景和代碼示例。從生成均勻分佈的random.random()到更復雜的分佈如三角分佈、Beta分佈、威布爾分佈等，random模塊提供了豐富的工具來滿足不同隨機數需求。
我們學習瞭如何生成隨機整數、隨機浮點數，以及如何在序列中進行隨機選擇和打亂。探討了種子的設置和僞隨機數生成器的初始化，以及如何應用在實驗重現和調試過程中。同時，通過深入瞭解各種分佈的生成函數，我們能夠更好地模擬和處理不同領域的實際問題。
最後，我們強調了在實際應用中，根據具體場景選擇適當的隨機數生成函數是非常關鍵的。合理設置參數，選擇合適的分佈，有助於提高模擬的準確性和實驗的可重現性。random模塊爲科學計算、模擬實驗和數據分析等領域提供了強大的工具，通過靈活應用這些函數，我們能夠更好地處理各種隨機性需求。