Python如何产生指定的随机数

Python产生指定的随机数可以使用random模块、numpy库、secrets库。 在Python中，生成随机数是非常常见的需求，特别是在模拟、统计计算和加密等领域。以下是详细介绍如何使用这些方法来生成指定的随机数。

一、RANDOM模块

random模块是Python标准库的一部分，提供了生成随机数的多种方法。主要的函数包括random(), randint(), uniform(), randrange(), choice(), shuffle(), sample()等。

1. random()

random.random()生成一个范围在0.0到1.0之间的随机浮点数。

import random
print(random.random())

2. randint()

random.randint(a, b)生成一个范围在a到b之间的随机整数，包含a和b。

import random
print(random.randint(1, 10))

3. uniform()

random.uniform(a, b)生成一个范围在a到b之间的随机浮点数。

import random
print(random.uniform(1.0, 10.0))

4. randrange()

random.randrange(start, stop, step)生成一个范围在start到stop之间的随机整数，步长为step，不包含stop。

import random
print(random.randrange(1, 10, 2))

5. choice()

random.choice(sequence)从非空序列中随机选择一个元素。

import random
options = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(random.choice(options))

6. shuffle()

random.shuffle(sequence)将序列中的元素随机打乱。

import random
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(numbers)
print(numbers)

7. sample()

random.sample(population, k)从指定的序列中随机获取k个元素，生成新的序列。

import random
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(random.sample(numbers, 3))

二、NUMPY库

numpy库是一个强大的科学计算库，提供了生成随机数的更多方法。主要的函数包括numpy.random.rand(), numpy.random.randn(), numpy.random.randint(), numpy.random.choice(), numpy.random.shuffle()等。

1. numpy.random.rand()

numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)生成一个指定形状的数组，数组中的元素取自均匀分布的[0, 1)随机样本。

import numpy as np
print(np.random.rand(3, 2))

2. numpy.random.randn()

numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)生成一个指定形状的数组，数组中的元素取自标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

import numpy as np
print(np.random.randn(3, 2))

3. numpy.random.randint()

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)生成一个范围在low到high之间的随机整数，包含low但不包含high。

import numpy as np
print(np.random.randint(1, 10, size=(3, 2)))

4. numpy.random.choice()

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)从给定的一维数组中生成随机样本。

import numpy as np
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.random.choice(numbers, 3))

5. numpy.random.shuffle()

numpy.random.shuffle(x)将数组中的元素随机打乱。

import numpy as np
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.shuffle(numbers)
print(numbers)

三、SECRETS库

secrets库是Python 3.6引入的一个新的标准库，专门用于生成安全的随机数，适用于密码学应用。主要的函数包括secrets.randbelow(), secrets.randbits(), secrets.choice()等。

1. secrets.randbelow()

secrets.randbelow(n)生成一个范围在0到n-1之间的随机整数。

import secrets
print(secrets.randbelow(10))

2. secrets.randbits()

secrets.randbits(k)生成一个具有k个随机位的整数。

import secrets
print(secrets.randbits(5))

3. secrets.choice()

secrets.choice(sequence)从非空序列中随机选择一个元素。

import secrets
options = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(secrets.choice(options))

四、应用实例

1. 模拟掷骰子

import random
def roll_dice():
    return random.randint(1, 6)
print(roll_dice())

2. 抽奖程序

import random
participants = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']
winner = random.choice(participants)
print(f"The winner is {winner}")

3. 生成随机密码

import secrets
import string
def generate_password(length=12):
    alphabet = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
    password = ''.join(secrets.choice(alphabet) for _ in range(length))
    return password
print(generate_password())

4. 随机抽取样本

import numpy as np
data = np.arange(100)
sample = np.random.choice(data, 10, replace=False)
print(sample)

5. 数据增强

import numpy as np
def augment_data(data):
    augmented = np.copy(data)
    np.random.shuffle(augmented)
    return augmented
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(augment_data(data))