python的random库

python的random库产生的是伪随机数，是采用梅森旋转算法来生成（伪）随机序列

产生流程：随机数种子->梅森旋转算法->随机序列（随机数）

·基本随机函数：seed(),random()

·扩展随机函数：randint(),getrandbit(),uniform(),randrange,choice(),shuffle()

1.seed(a=None)   初始化给定的随机数种子，默认为当前系统时间

例：

random.seed(10)   #产生种子10对应的序列

2.random() #生成一个(0,1)之间的随机小数

例：

import random   #引入random库
random.random()

3.randint(a,b) 生成一个[a,b]之间的整数

例：

random.randint(10,100)

4.randrange(m,n,[,k])   生成一个[m,n)之间步长为k的随机整数

例：

randrange(10,100,10)

5.getrandbit(k)    生成一个k比特长的随机整数

例：

random.getrandbit(16)

6.uniform(a,b)生成一个[a,b]之间的随机小数

例：

random.uniform(10,100)

实例：蒙特卡罗求圆周率（投点法）

#CalPiV2.py
from random import random      #引入random库
DARTS=1000*1000                
hits=0                     
for i in range(1,DARTS+1):
    x,y=random(),random()
    dist=pow(x**2+y**2,0.5)    
    if dist<=1:
        hits=hits+1
pi=4*(hits/DARTS)
print("圆周率值是：{}".format(pi))

最后

以上就是现代方盒为你收集整理的python的random库的全部内容，希望文章能够帮你解决python的random库所遇到的程序开发问题。

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