Python中random模块的分析(附实例)
random是Python产生伪随机数的模块,随机种子默认为系统时钟。下面分析模块中的方法:
1、random.randint(start,stop)
这是一个产生整数随机数的函数,参数start代表最小值,参数stop代表最大值,两端的数值都可以取到;
函数算法时间复杂度为:O(1)
核心源码:
return self.randrange(a,b+1) #调用randrange函数来处理
实例:
import random for i in range(20): print(random.randint(0,10),end=' ')
结果:
1 1 7 5 10 1 4 1 0 8 7 7 2 10 6 8 6 0 3 1
2、random.randrange(start,stop,step)
也是一个随机整数函数,参数可选
只有一个参数时,默认随机范围是0到该参数,前闭后开;
两个参数时,表示最小值和最大值,前闭后开
三个参数时,表示最小值,最大值和步长,前闭后开
函数算法时间复杂度:O(1)
核心源代码:
return istart+istep*self._randbelow(n) #调用randbelow函数处理
实例:
import random for i in range(10): print(random.randrange(10),end=' ') #产生0到10(不包括10)的随机数 print("") for i in range(10): print(random.randrange(5,10),end=' ') #产生5到10(不包括10)的随机数 print("") for i in range(10): print(random.randrange(5,100,5),end=' ') #产生5到100(不包括100)范围内的5倍整数的随机数
结果:
1 1 2 4 4 3 4 6 1 4 6 6 5 7 8 9 6 6 6 5 30 50 20 40 75 85 25 65 80 95
3、random.choice(seq)
一个随机选择函数,seq是一个非空的集合,在集合中随机选择了一个元素输出,元素的类型没有限制。
核心源代码:
i=self._randbelow(len(seq)) #由randbelow函数得到随机地下标 return seq[i]
函数算法时间负责度:O(1)
实例:
import random list3=["mark","帅",18,[183,138]] for j in range(10): print(random.choice(list3),end=' ')
代码:
mark 帅 [183, 138] 18 mark 18 mark 帅 帅 [183, 138]
4、random.random()
这个函数形成从0.0到1.0之间的任意浮点数,左闭右开,没有参数。
实例:
import random for j in range(5): print(random.random(),end=' ')
运行结果:
0.357486615834809 0.5928029747238529 0.37053940107869987 0.3802224543848519 0.9741990956161711
5、random.send(n=None)
一个可以对随机数生成器进行初始化的函数,n代表随机种子;当n=None时,随机种子为系统时间,当n为其他的数据,如int,str等时,则以提供的数据作为随机种子,此时生成的随机数列固定。
实例:
import random random.seed("mark") for j in range(20):#无论启动多少次程序,输出的序列不变 print(random.randint(0,10),end=' ')
结果:
4 1 10 5 6 2 8 5 5 10 7 2 9 6 2 6 0 5 10 10
6、random.getstate() 和 random.setstate(state):
getstate()函数用来记录随机数生成器的状态,setstate(state)函数用来将生成器恢复到上次记录的状态。
实例:
import random tuple1=random.getstate()#记录生成器的状态 for i in range(20): print(random.randint(0,10),end=' ') print() random.setstate(tuple1)#传入参数回复之间的状态 for i in range(20): print(random.randint(0,10),end=' ')#两次输出的结果一致
结果:
5 7 9 9 10 10 2 3 7 1 1 6 1 7 1 1 7 4 2 2 5 7 9 9 10 10 2 3 7 1 1 6 1 7 1 1 7 4 2 2
7、random.shuffle(seq,random=None):
对传入的集合进行乱序操作。只能针对可变序列,如字符串、列表,对于元组等不可变序列会报错,random用来选择乱序操作的方式,如random=random。
核心源代码:
for i in reversed(range(1,len(x))): j=randbelow(i+1) x[i],x[j]=x[k],x[i]
函数算法的时间复杂度:O(n)
实例:
import random lists=['mark','帅哥',18,[183,138]] print(lists) random.shuffle(lists,random=None) print(lists)
结果:
['mark', '帅哥', 18, [183, 138]] ['帅哥', 18, 'mark', [183, 138]]
8、random.sample(population,k):
population参数是一个序列,如列表、元组、集合、字符串等;从集合中随机抽取k个元素形成新的序列,不会改变原有的序列。
最坏时间复杂度:O(n*n)
实例:
import random lists=['mark','帅哥',18,[183,138]] lists2=random.sample(lists,3) print(lists) print(lists2)
结果:
['mark', '帅哥', 18, [183, 138]] ['mark', [183, 138], '帅哥']
9、random.uniform(a,b)
生成参数a到b之间的浮点数的函数,如果a>b ,则生成b到a之间的浮点数。
核心源码:
return a+(b-a)*self.random()
时间复杂度:0(1)
实例:
import random for i in range(5): print(random.uniform(10,1))
结果:
2.8826090956524606 1.5211191352548408 3.2397454278562794 4.147879756524251 6.532545391009419
以上就是Python中random模块的分析(附实例)的详细内容,更多请关注其它相关文章!
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