python的random模塊函數分析

知識 09-04

random是python產生偽隨機數的模塊，隨機種子默認為系統時鐘。下面分析模塊中的方法：

1.random.randint(start,stop):

這是一個產生整數隨機數的函數，參數start代表最小值，參數stop代表最大值，兩端的數值都可以取到；

函數演算法時間複雜度：O（1）

核心源代碼：

return self.randrange(a, b+1) # 由randrange函數封裝而來

例子：

1 for i in range(20):
2 　　print(rm.randint(0, 10), end=" ")

2.random.randrange(start,stop,step):

也是一個隨機整數函數，參數可選；

當只有一個參數時，默認隨機範圍0到該參數，前閉後開；兩個參數，最小值和最大值，前閉後開；三個參數，最小值，最大值和步長，前閉後開。

演算法時間複雜度：O（1）

核心源代碼：

return istart + istep*self._randbelow(n) # 該函數由_randbelow函數封裝得到

例子：

1 for i in range(10):
2 　　print(random.randrange(10)) # 產生0到10（不包括）的隨機數
3 　　print(random.randrange(5,10)) # 產生5到10（不包括）的隨機數
4 　　print(random.randrange(5,100,5)) # 產生5到100（不包括）範圍內的5的倍數的隨機數

3.choice(seq):

一個隨機選擇函數，seq是一個非空的集合，在集合中隨機選擇一個元素輸出，元素的類型沒有限制。

核心源代碼：

i = self._randbelow(len(seq)) # 由_randbelow函數得到隨機的下標

return seq[i]

時間複雜度：O（1）

例子：

1 list3 = ["wo", "我是", 2, 8, [2, 3]]
2 for j in range(10):
3 　　print(rm.choice(list3),end=" ")

4.random():

這個函數形成從0.0到1.0之間的任意浮點數，左閉右開，沒有參數。

例子：

1 for j in range(10):
2 　　print(rm.random(),end=" ")

5.send(n=None):

一個可以對隨機數生成器進行初始化的函數，n代表隨機種子；當n=None時，隨機種子為系統時間，當n為其他的數據，如int，str等，則以提供的數據作為隨機種子，此時生成的隨機數列固定。

例子：

1 rm.seed("hdsfsf")
2 for i in range(20): # 無論啟動多少次程序，輸出的序列不變
3 　　print(rm.randint(0, 10), end=" ")

6.getstate()和setstate(state)：

getstate()函數用來記錄隨機數生成器的狀態，setstate(state)函數用來將生成器恢復到上次記錄的狀態。

例子：

1 tuple1 = rm.getstate() # 記錄生成器的狀態
2 for i in range(20):
3 　　print(rm.randint(0, 10), end=" ")
4 print()
5 rm.setstate(tuple1) # 傳入參數後恢復之前的狀態
6 for j in range(20):
7 　　print(rm.randint(0, 10), end=" ") # 兩組輸出的結果一樣

7.shuffle(seq,random=None):

對傳入的集合進行亂序操作。只能針對可變序列，如字元串、列表，對於元組等不可變序列會報錯，random用來選擇亂序操作的方式，如：random=random。

核心源代碼：

for i in reversed(range(1, len(x)))：
j = randbelow(i+1)
x[i], x[j] = x[j], x[i]

時間複雜度：O（n）

例子：

1 list3 = ["wo", "我是", 2, 8, [2, 3]]
2 print(list3)
3 rm.shuffle(list3, random=None)
4 print(list3)

8.sample(population, k)：

population參數是一個序列，如列表、元組、集合、字元串等；從集合中隨機抽取K個元素形成新的序列，不會改變原有的序列。

核心源代碼：

for i in range(k):
j = randbelow(n) # 使用randbelow函數獲得一個隨機整數while j in selected: # 對取得的隨機數去重j = randbelow(n)
selected_add(j)
result[i] = population[j] # 賦值

最壞時間複雜度：O（n*n）

例子：

1 list3 = ["wo", "我是", 2, 8, [2, 3], 2, 2, 8]
2 print(list3)
3 list1 = rm.sample(list3, 4)
4 print(list1)

9.uniform(a, b):

生成參數a到b之間的浮點數的函數，如果a > b,則生成b到a之間的浮點數。

核心源碼：

return a + (b-a) * self.random() # random函數的一個封裝

時間複雜度：O（1）

例子：

1 for i in range(10):
2 　　print(rm.uniform(10, 1))

文章摘自博客園