python3如何生成随机数

Python3生成随机数的方法有很多种，包括使用random模块、secrets模块、numpy库等，这些方法各有其特点和适用场景。本文将详细介绍这些方法，并提供代码示例来帮助你更好地理解和使用它们。在这些方法中，random模块是最常用的，它提供了生成整数、浮点数、序列随机化等多种功能，是我们重点介绍的对象。

一、使用random模块生成随机数

1. 生成随机整数

使用random模块生成随机整数非常简单，主要使用randint()和randrange()函数。

import random
生成一个1到10之间的随机整数，包括1和10
random_int = random.randint(1, 10)
print(f"随机整数：{random_int}")
生成一个范围内的随机整数，不包括上限
random_int = random.randrange(1, 10)
print(f"随机整数：{random_int}")

randint(a, b)函数返回一个a到b之间的随机整数，包括a和b，而randrange(start, stop)则返回一个从start到stop（不包括stop）的随机整数。

2. 生成随机浮点数

生成随机浮点数可以使用random()、uniform()和random.triangular()函数。

# 生成0到1之间的随机浮点数
random_float = random.random()
print(f"随机浮点数：{random_float}")
生成指定范围内的随机浮点数
random_float = random.uniform(1.5, 10.5)
print(f"随机浮点数：{random_float}")
生成指定范围内的随机浮点数，并指定分布形状
random_float = random.triangular(1.5, 10.5, 3.5)
print(f"随机浮点数：{random_float}")

random()生成一个0到1之间的随机浮点数，uniform(a, b)生成一个a到b之间的随机浮点数，triangular(low, high, mode)生成一个在low和high之间的随机浮点数，mode参数控制分布的峰值。

3. 从序列中随机选择元素

使用choice()、choices()和sample()函数可以从序列中随机选择元素。

# 从列表中随机选择一个元素
elements = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
random_element = random.choice(elements)
print(f"随机选择的元素：{random_element}")
从列表中随机选择多个元素，允许重复
random_elements = random.choices(elements, k=2)
print(f"随机选择的元素：{random_elements}")
从列表中随机选择多个元素，不允许重复
random_elements = random.sample(elements, 2)
print(f"随机选择的元素：{random_elements}")

choice()从序列中随机选择一个元素，choices()从序列中随机选择多个元素，允许重复，sample()从序列中随机选择多个元素，不允许重复。

4. 洗牌

使用shuffle()函数可以对序列进行洗牌。

# 对列表进行洗牌
random.shuffle(elements)
print(f"洗牌后的列表：{elements}")

shuffle()函数对原序列进行洗牌，改变原序列的顺序。

二、使用secrets模块生成随机数

secrets模块是Python 3.6引入的一个新模块，专门用于生成安全的随机数，适用于加密和密码学相关的应用。

import secrets
生成一个0到9之间的安全随机整数
secure_random_int = secrets.randbelow(10)
print(f"安全随机整数：{secure_random_int}")
生成一个安全随机字节串
secure_random_bytes = secrets.token_bytes(16)
print(f"安全随机字节串：{secure_random_bytes}")
生成一个安全随机URL安全的字符串
secure_random_url = secrets.token_urlsafe(16)
print(f"安全随机URL字符串：{secure_random_url}")

secrets.randbelow(n)生成一个0到n之间的安全随机整数，secrets.token_bytes(n)生成一个长度为n的安全随机字节串，secrets.token_urlsafe(n)生成一个URL安全的随机字符串。

三、使用numpy库生成随机数

numpy库提供了更丰富的随机数生成函数，适合于科学计算和数据分析。

1. 生成随机整数

使用numpy.random.randint()函数生成随机整数。

import numpy as np
生成一个1到10之间的随机整数
np_random_int = np.random.randint(1, 11)
print(f"numpy随机整数：{np_random_int}")
生成一个指定形状的随机整数数组
np_random_int_array = np.random.randint(1, 11, size=(3, 3))
print(f"numpy随机整数数组：\n{np_random_int_array}")

2. 生成随机浮点数

使用numpy.random.random()和numpy.random.uniform()函数生成随机浮点数。

# 生成一个0到1之间的随机浮点数
np_random_float = np.random.random()
print(f"numpy随机浮点数：{np_random_float}")
生成一个指定形状的随机浮点数数组
np_random_float_array = np.random.random(size=(3, 3))
print(f"numpy随机浮点数数组：\n{np_random_float_array}")
生成指定范围内的随机浮点数
np_random_uniform = np.random.uniform(1.5, 10.5)
print(f"numpy随机浮点数：{np_random_uniform}")
生成指定范围内的随机浮点数数组
np_random_uniform_array = np.random.uniform(1.5, 10.5, size=(3, 3))
print(f"numpy随机浮点数数组：\n{np_random_uniform_array}")

3. 生成正态分布随机数

使用numpy.random.normal()函数生成正态分布随机数。

# 生成一个均值为0、标准差为1的正态分布随机数
np_random_normal = np.random.normal()
print(f"numpy正态分布随机数：{np_random_normal}")
生成一个指定形状的正态分布随机数数组
np_random_normal_array = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=(3, 3))
print(f"numpy正态分布随机数数组：\n{np_random_normal_array}")

四、生成随机字符串

生成随机字符串在很多场景中都有应用，例如生成随机密码、验证码等。可以使用random、secrets、string模块来生成随机字符串。

import string
使用random模块生成随机字符串
random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=8))
print(f"random生成的随机字符串：{random_string}")
使用secrets模块生成安全随机字符串
secure_random_string = ''.join(secrets.choice(string.ascii_letters + string.digits) for i in range(8))
print(f"secrets生成的安全随机字符串：{secure_random_string}")

五、生成随机密码

生成随机密码是生成随机字符串的一个具体应用，可以使用random和secrets模块来生成随机密码。

# 使用random模块生成随机密码
random_password = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation, k=12))
print(f"random生成的随机密码：{random_password}")
使用secrets模块生成安全随机密码
secure_random_password = ''.join(secrets.choice(string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation) for i in range(12))
print(f"secrets生成的安全随机密码：{secure_random_password}")

六、生成随机颜色

生成随机颜色在图形和游戏开发中非常常见，可以使用random和numpy模块来生成随机颜色。

# 使用random模块生成随机颜色
random_color = "#{:06x}".format(random.randint(0, 0xFFFFFF))
print(f"random生成的随机颜色：{random_color}")
使用numpy模块生成随机颜色
np_random_color = "#{:06x}".format(np.random.randint(0, 0xFFFFFF))
print(f"numpy生成的随机颜色：{np_random_color}")

七、生成随机日期和时间

生成随机日期和时间在测试和模拟中非常有用，可以使用random和datetime模块来生成随机日期和时间。

import datetime
生成随机日期
def random_date(start, end):
    return start + datetime.timedelta(
        seconds=random.randint(0, int((end - start).total_seconds()))
    )
start_date = datetime.datetime(2020, 1, 1)
end_date = datetime.datetime(2023, 1, 1)
random_date = random_date(start_date, end_date)
print(f"随机日期：{random_date}")
生成随机时间
def random_time():
    return datetime.time(
        random.randint(0, 23),
        random.randint(0, 59),
        random.randint(0, 59)
    )
random_time = random_time()
print(f"随机时间：{random_time}")

八、生成随机布尔值

生成随机布尔值可以使用random模块。

# 生成随机布尔值
random_bool = random.choice([True, False])
print(f"随机布尔值：{random_bool}")

九、生成随机UUID

生成随机UUID（Universally Unique Identifier）可以使用uuid模块。

import uuid
生成随机UUID
random_uuid = uuid.uuid4()
print(f"随机UUID：{random_uuid}")

十、生成随机样本数据

生成随机样本数据在数据分析和机器学习中非常常见，可以使用numpy和pandas库来生成随机样本数据。

import pandas as pd
生成随机整数样本数据
np_random_int_sample = np.random.randint(1, 100, size=100)
print(f"随机整数样本数据：\n{np_random_int_sample}")
生成随机浮点数样本数据
np_random_float_sample = np.random.random(size=100)
print(f"随机浮点数样本数据：\n{np_random_float_sample}")
生成随机日期样本数据
def random_dates(start, end, n):
    start_u = start.value//109
    end_u = end.value//109
    return pd.to_datetime(np.random.randint(start_u, end_u, n), unit='s')
start_date = pd.to_datetime('2020-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
random_date_sample = random_dates(start_date, end_date, 100)
print(f"随机日期样本数据：\n{random_date_sample}")
生成随机样本数据并保存为CSV文件
random_data = pd.DataFrame({
    'Random Int': np_random_int_sample,
    'Random Float': np_random_float_sample,
    'Random Date': random_date_sample
})
random_data.to_csv('random_sample_data.csv', index=False)
print(f"随机样本数据已保存为CSV文件")