Python产生随机数

Python产生随机数的功能在random模块中实现，实现了各种分布的伪随机数生成器

该模块可以生成0到1的浮点随机数，也可以在一个序列中进行随机选择，产生的随机数可以是均匀分布，高斯分布，对数正态分布，负指数分布以及alpha，beta分布，但是呢，这些随机数不适合使用在以加密为目的的应用中

你也可以自己派生一个Random类的子类，自己去实现子类中的random()，seed()，getstate()，setstate()函数，一个新的产生器可以提供一个getrandbits()方法，这允许randrange()产生任意范围的随机数

警告：

这个模块中的随机数是伪随机数，不能应用于安全加密，如果你需要一个真正的密码安全随机数，你需要使用os.urandom()或者random模块中的SystemRandom类来实现

参考官方文档，random模块的常用函数如下：

random.random()

用于生成一个0到1的随机浮点数：0<= n < 1.0

random.uniform(a,b)

用于生成一个指定范围内的随机浮点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b，则 b <= n <= a。

random.randint(a,b)

用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机整数数n: a <= n <= b

random.choice(seq)

从序列中获取一个随机元素。参数seqe表示一个有序类型，可以是list，tuple，array，str等

random.randrange([start,] stop[, step])

从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数。如：random.randrange(10,100, 2)，结果相当于从[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10,100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

random.shuffle(x[,random])

用于将一个列表中的元素打乱，可以用这个函数写一个洗牌的程序

random.sample(seq,k) 随机生成不重复数据

从指定序列中随机获取指定长度的片断，sample函数不会修改原有序列，如果k大于seq元素个数的话会报错。

resultList=random.sample(range(A,B+1),COUNT); # sample(x,y)函数的作用是从序列x中，随机选择y个不重复的元素

下面生成的实数符合其它的分布 (你可以参考一些统计方面的书籍来了解这些分布):

高斯分布

random.gauss(mu,sigma) # 随机生成符合高斯分布的随机数，mu,sigma为高斯分布的两个参数。

指数分布

random.expovariate(lambd) # 随机生成符合指数分布的随机数，lambd为指数分布的参数。

此外还有对数分布，正态分布，Pareto分布，Weibull分布，可参考下面链接:

http://docs.python.org/library/random.html

例子

假设我们有一群人参加舞蹈比赛，为了公平起见，我们要随机排列他们的出场顺序。我们下面利用random包实现：

import random
all_people = ['Tom', 'Vivian', 'Paul', 'Liya', 'Manu', 'Daniel', 'Shawn']
random.shuffle(all_people)
for i,name in enumerate(all_people):
    print(i,':'+name)

有比如：

>>> random.random()                      # Random float x, 0.0 <= x < 1.0  
0.37444887175646646  
  
>>> random.uniform(1, 10)                # Random float x, 1.0 <= x < 10.0  
1.1800146073117523  
  
>>> random.randrange(10)                 # Integer from 0 to 9  
7  
  
>>> random.randrange(0, 101, 2)          # Even integer from 0 to 100  
26  
  
>>> random.choice('abcdefghij')          # Single random element  
'c'  
  
>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]  
>>> random.shuffle(items)  
>>> items  
[7, 3, 2, 5, 6, 4, 1]  
  
>>> random.sample([1, 2, 3, 4, 5],  3)   # Three samples without replacement  
[4, 1, 5]