Python中的随机范围介绍

介绍

在Python中，我们可以使用random库来生成随机数，另外还有一些常用的函数可以生成随机范围。

random库

random库是Python自带的随机数库，它提供了许多用于生成随机数的函数。

• random(): 用于生成一个[0,1)之间的随机浮点数，即大于等于0且小于1。
• randint(a, b): 用于生成一个[a,b]之间的随机整数，即大于等于a且小于等于b。
• randrange(start, stop[, step]): 用于生成一个在range(start, stop, step)范围内的随机整数。

示例代码：

import random

print(random.random())  # 生成一个[0,1)之间的随机浮点数
print(random.randint(1, 10))  # 生成一个[1,10]之间的随机整数
print(random.randrange(1, 10, 2))  # 生成一个在[1,10)范围内（步长为2）的随机整数

numpy库

numpy库是科学计算库，可以进行高效的矩阵计算、数组运算等，同时也提供了许多生成随机数的函数。

• numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 用于生成指定形状的随机浮点数数组。
• numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'): 用于生成指定形状的随机整数数组。

示例代码：

import numpy as np

print(np.random.rand(3, 2))  # 生成3行2列的随机浮点数数组
print(np.random.randint(1, 10, size=(3, 2)))  # 生成3行2列的[1,10)范围内的随机整数数组

random库与numpy库区别

• random库是Python自带的标准库，而numpy库是第三方库。
• numppy库可以生成多维数组，而random库只能生成一维数组。
• numpy库提供的随机函数通常比random库更高效，特别是在需要生成大量随机数时。

结语

对于一些简单的随机数生成需求，可以使用random库，对于涉及到科学计算的随机数生成需求，建议使用numpy库。

本文参考了W3School做程序员和菜鸟教程的内容。