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python如何隨機選取n個不同的數(shù)字
python隨機選取n個不同的數(shù)字的方法：
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1、使用“import random”導(dǎo)入random包
2、通過for語句循環(huán)執(zhí)行n次“random.randint()”語句獲取n個隨機數(shù)并將隨機數(shù)輸入到列表中
n=10示例如下：
3、用set函數(shù)去重就可以了
完整代碼：
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如何用python編寫一個從隨機數(shù)表1~100中抽取三個樣本的隨機數(shù)程序？
#導(dǎo)入隨機數(shù)模塊
import random
#定義一個空的數(shù)組，用作取樣表
reList = []
#為取樣表賦值，1~100
for i in range(1,101):
reList.append(i)
#使用sample方法，取3個隨機數(shù)
res = random.sample(reList,k=3)
print("三個隨機數(shù)是：{}".format(res))
python怎么隨機取列表的值
第一步：
我分析如果從一堆數(shù)里隨機抽取幾個，并且按原來的順序輸出的話，那么至少要隨機兩次才能完成，第一次隨機的值是確定隨機幾個數(shù)，第二次隨機是確定隨機的值。
第二步：
隨機抽取幾個可以用random.randint(1,n）這個函數(shù)來實現(xiàn)，這個n代表所要隨機列表的長度。
第三步：
上一步出來一個數(shù)決定此次隨機出幾個值出來，現(xiàn)在假定是n，再次隨機就是從列表里隨機抽取n個值這個可以用random.sample(dict,n)這個方法實現(xiàn)，這個函數(shù)可以傳入一個字典，和一個數(shù)字返回一個列表。
第四步：
得到的結(jié)果需要按原來的順序輸出，那么存儲就需要考慮用dict了，因為字典的k-v特性可以實現(xiàn)找到原來的順序，我具體的實現(xiàn)如下：
import?random
#random_number(a)函數(shù)的功能傳入一個數(shù)，返回1到這個數(shù)的隨機數(shù)
def?random_number(a):
return?random.randint(1,a)
#print(random_number(4))
#random_list(a,b)函數(shù)的功能，傳入一個字典a，和一個數(shù)值b，
#1=b=a的長度，返回一個擁有b的個數(shù)值是a中的key值的list
def?random_list(a,b):
return?random.sample(list(a),b)
a={1:'a',2:'j',3:'g',4:'h',5:'k',6:'i',7:'l',8:'f',9:'v',10:'b',11:2,12:5,13:'x'}
b=len(a)
#print(random_list(a,b))
#random_dictvalue函數(shù)的功能，傳入一個字典a和一個列表b，返回以b為key，a中對應(yīng)的value的值
def?random_dictvalue(a,b):
b.sort()
for?i?in?b:
print(a.get(i),end='?')
print(random_dictvalue(a,random_list(a,random_number(b))))
#??result
================================?RESTART?================================
a?f?None
================================?RESTART?================================
g?i?None
================================?RESTART?================================
a?j?h?l?v?b?2?5?x?None
用python生成隨機數(shù)的幾種方法
1 從給定參數(shù)的正態(tài)分布中生成隨機數(shù)
當考慮從正態(tài)分布中生成隨機數(shù)時，應(yīng)當首先知道正態(tài)分布的均值和方差（標準差），有了這些，就可以調(diào)用python中現(xiàn)有的模塊和函數(shù)來生成隨機數(shù)了。這里調(diào)用了Numpy模塊中的random.normal函數(shù)，由于邏輯非參簡單，所有直接貼上代碼如下：
import numpy as np# 定義從正態(tài)分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態(tài)分布的均值 :param scale: 正態(tài)分布的標準差 :return:從正態(tài)分布中產(chǎn)生的隨機數(shù) """ # 正態(tài)分布中的隨機數(shù)生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.275192443463058
2 從給定參數(shù)的均勻分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)
考慮從均勻分布中獲取隨機數(shù)的時候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然后調(diào)用Numpy模塊的random.uniform函數(shù)生成隨機數(shù)。
import numpy as np# 定義從均勻分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數(shù)調(diào)用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成隨機數(shù)
有時候我們需要按照指定的概率生成隨機數(shù)，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個概率列表，從列表對應(yīng)的數(shù)字列表或區(qū)間列表中生成隨機數(shù)，分兩部分討論。
3.1 按照指定概率從數(shù)字列表中隨機抽取數(shù)字
假設(shè)給定一個數(shù)字列表和一個與之對應(yīng)的概率列表，兩個列表對應(yīng)位置的元素組成的元組即表示該數(shù)字在數(shù)字列表中以多大的概率出現(xiàn)，那么如何根據(jù)這些已知條件從數(shù)字列表中按概率抽取隨機數(shù)呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數(shù)字列表中以一定的概率取出對應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數(shù)字列表 :param pro_list:數(shù)字對應(yīng)的概率列表 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x cum_pro: # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數(shù)字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應(yīng)的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數(shù)調(diào)用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:1
3.2 按照指定概率從區(qū)間列表中的某個區(qū)間內(nèi)生成隨機數(shù)
給定一個區(qū)間列表和一個與之對應(yīng)的概率列表，兩個列表相應(yīng)位置的元素組成的元組即表示某數(shù)字出現(xiàn)在某區(qū)間內(nèi)的概率是多少，已知這些，我們?nèi)绾紊呻S機數(shù)呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達到目的，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數(shù)的函數(shù)def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產(chǎn)生的隨機數(shù) """ # 均勻分布的隨機數(shù)生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數(shù)字列表中以一定的概率取出對應(yīng)區(qū)間中數(shù)字的函數(shù)def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數(shù)字列表 :param pro_list:數(shù)字對應(yīng)的概率列表 :return:按概率從數(shù)字列表中抽取的數(shù)字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x cum_pro: # 從區(qū)間[number. number - 1]上隨機抽取一個值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數(shù)字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應(yīng)的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數(shù)調(diào)用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印結(jié)果 print(n) # 結(jié)果:3.49683787011193
python用什么函數(shù)產(chǎn)生隨機數(shù)
在python中用于生成隨機數(shù)的模塊是random,在使用前需要import
random.random:
random.random():生成一個0-1之間的隨機浮點數(shù).例:
[python] view plain copy
import random
print random.random()
# 0.87594424128
random.uniform
random.uniform(a, b):生成[a,b]之間的浮點數(shù).例:
[python] view plain copy
import random
print random.uniform(0, 10)
# 5.27462570463
random.ranint
random.randint(a, b):生成[a,b]之間的整數(shù).例:
[python] view plain copy
import random
print random.randint(0, 10)
# 8
random.randrange
random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step為基數(shù)隨機取一個數(shù).如random.randrange(0, 20, 2),相當于從[0,2,4,6,...,18]中隨機取一個.例:
[python] view plain copy
import random
print random.randrange(0, 20, 2)
# 14
python基礎(chǔ)2：隨機數(shù)生成—random模塊、numpy中的random函數(shù)
在Python中可以用于隨機數(shù)生成的有兩種主要途徑，一是random模塊，另一個是numpy庫中random函數(shù)。
在我們?nèi)粘Ｊ褂弥?，如果是為了得到隨機的單個數(shù)，多考慮random模塊；如果是為了得到隨機小數(shù)或者整數(shù)的矩陣，就多考慮numpy中的random函數(shù),當然numpy也可以的到隨機的單個數(shù)
一、random模塊
二、numpy庫中random函數(shù)
random模塊中將近有7個函數(shù)都是可以用來生成隨機數(shù)的:
作用：隨機生成一個 [0,1) 的浮點數(shù)
作用：隨機生成一個 [a,b) 的浮點數(shù)
作用：隨機生成一個 [a,b] 的整數(shù)
作用：從列表，元組，字符串、集合（可用于for循環(huán)的數(shù)據(jù)類型）中隨機選擇一個元素
作用：在生成的以a為始，每step遞增，以b為終這樣的一個整數(shù)序列中隨機選擇一個數(shù)
作用：打亂一個列表的元素順序
從序列population中隨機取出k個數(shù)；population的類型可以是列表、元組、集合、字符串；
在Numpy庫中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()隨機函數(shù)。
作用：返回一個或一組服從標準正態(tài)分布的隨機樣本值
備注：標準正態(tài)分布是以0為均數(shù)、以1為標準差的正態(tài)分布，記為N（0，1）。對應(yīng)的正態(tài)分布曲線如下所示，即
作用：使用方法與np.random.randn()函數(shù)相同 ，通過本函數(shù)可以返回一個或一組服從“0~1”均勻分布的隨機樣本值。隨機樣本取值范圍是[0,1)，不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
輸入：
low—–為最小值
high—-為最大值
size—–為數(shù)組維度大小
dtype—為數(shù)據(jù)類型，默認的數(shù)據(jù)類型是np.int。
作用： 返回隨機整數(shù)或整型數(shù)組，范圍區(qū)間為[low,high），包含low，不包含high； high沒有填寫時，默認生成隨機數(shù)的范圍是[0，low
np.random.random([size])
作用：生成[0,1)之間的浮點數(shù),與np.random.rand()功能類似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
參考文檔1： 【python】numpy之random庫簡單的隨機數(shù)據(jù)生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）
參考文檔2： Python中隨機數(shù)的生成
參考文檔3： numpy.random模塊常用函數(shù)
終于寫完了，我以為它很簡單的………………預(yù)計1小時，結(jié)果寫了2.5小時
當前題目：python隨機取樣函數(shù),隨機取樣算法
本文路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/dseiegd.html
