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本文目录一览：
1、Python 随机产生[0,100]以内的随机数，找到最大值和最小值并交换位置2、python随机种子输出几个整数3、用python批量生成32位随机数？4、【Python 】性能优化系列：随机数5、用python生成随机数的几种方法6、怎么用python生成随机数？Python 随机产生[0,100]以内的随机数，找到最大值和最小值并交换位置
过程如图所示：
获取1~100以内的随机数有两种方法：
方法1：可以通过Math类中的random方法获取随机数，再乘以100加1，然后转换为int类型即可。
方法2：可以通过Random类中的nextInt方法获取随机数。
扩展资料
函数使用补充说明
1、random是用于生成随机数的，可以利用它随机生成数字或者选择字符串。
random.random()，用于生成一个随机浮点数：range[0.0,1.0)。
random.uniform(a,b)，用于生成一个指定范围内的随机浮点数，a,b为上下限，只要a!=b,就会生成介于两者之间的一个浮点数，若a=b，则生成的浮点数就是a。
random.randint(a,b)，用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a=n=b;若a=b，则n=a；若ab，报错。
random.randrange(
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, 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，基数缺省值为1。random.choice(sequence)，从序列中获取一个随机元素，参数sequence表示一个有序类型，并不是一种特定类型，泛指list，tuple，字符串等。
random.shuffle(x[,random])，用于将一个列表中的元素打乱。
random.sample(sequence,k)，从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回，sample函数不会修改原有序列。
2、Python中有join()和os.path.join()两个函数，具体作用如下：
join()：连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。
os.path.join()：将多个路径组合后返回。
python随机种子输出几个整数
python随机种子输出10个整数。python随机种子用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，若使用相同的seed值，则每次生成的随即数都相同，若不设置这个值，则系统根据时间来选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。
用python批量生成32位随机数？
import random
seed = "1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!@#$%^*()_+=-"
for i in range(4):
text = ''.join(random.sample(seed, 32))
with open('test.txt', mode='a', encoding='utf-8') as f:
f.write(text)
f.write('\n')
4：生成4次
32：位数
批量生成4次32位的随机数
【Python 】性能优化系列：随机数
最近在做的项目重点部分与大量生成随机数有关，维度高达[1700000,10000]，需要生成 10 x 30 次左右，这里遇到内存和速度的双重瓶颈，特地研究了一下如何优化随机数。
优化时间测试所需的分析工具在另一篇博客《性能优化系列一：分析工具》中提到。
原生的python中也有随机模块生成 random.randint 和 random.random 等，但是速度非常慢，numpy 速度可以大幅提升。一般都采用numpy生成随机数。
比较常用的就是以上几种。在需要生成大量随机数的情况下，或生成伪随机数的情况下，python 3.7 常用 RandomState 。
直接生成大规模非稀疏矩阵如下，经常遇到 MemoryError 的错误，大概是同时生成多个float64精度的大规模随机矩阵服务器内存不够，而random state 似乎也没提供调整类型的attr，
这时最好使用即使生成即使销毁，仅保留种子作为索引，同样，多个CPU之间共享大规模矩阵涉及到共享内存或数据传输同步较慢的问题，最好也共享seed而不是直接共享矩阵。
ps. 这里注意一般我们设置time.time()为种子时，对于并发性程序是无效的，不要在并发程序中同时定义，建议生成一个seed list 列表再从中取。
这里可以对大规模矩阵进行分片以进行后续的np 乘法，再切片赋值，以时间换内存。这种情况的麻烦在于如果设定随机数种子会导致每个分片的随机数相同。可以利用一个最初seed（爷爷种子）randint生成 一组切片组数的seed（父亲种子），再每次从中取不同的随机数。
在上述切片方法尝试之后，可以解决内存问题。但是时间非常慢，特别是采取s = 1时在standard normal 上调用170万次的时间长达3000s，line search一下搜索了大约100000为切片值仍然太慢。在文档中发现了 BitGenerator 和 Generator ，大约可以提速到原来的 1/3。
除了Numpy和基本模块之外，AES CTR 加密算法生成随机数也很快，但是并不能有比较方便的方式控制每次生成的一样。参见以下reference。
tensorflow 和 pytorch 也都有大规模生成随机tensor的方式。性能待考。
1. 超快生成随机数的方式CSDN博客
2. tensorflow 生成随机tensor
用python生成随机数的几种方法
1 从给定参数的正态分布中生成随机数
当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数，由于逻辑非参简单，所有直接贴上代码如下：
import numpy as np# 定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale):""":param loc: 正态分布的均值:param scale: 正态分布的标准差:return:从正态分布中产生的随机数"""# 正态分布中的随机数生成number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调用n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2)# 打印结果print(n)# 结果:3.275192443463058
2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。
import numpy as np# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产生的随机数"""# 均匀分布的随机数生成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调用n = get_uniform_random_number(low=2, high=4)# 打印结果print(n)# 结果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。
3.1 按照指定概率从数字列表中随机抽取数字
假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表，两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现，那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢？在这里我们考虑用均匀分布来模拟概率，代码如下：
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产生的随机数"""# 均匀分布的随机数生成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list):""":param number_list:数字列表:param pro_list:数字对应的概率列表:return:按概率从数字列表中抽取的数字"""# 用均匀分布中的样本值来模拟概率x = random.uniform(0, 1)# 累积概率cum_pro = 0.0# 将可迭代对象打包成元组列表for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):cum_pro += number_proif x cum_pro:# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 数字列表num_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 对应的概率列表pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]# 函数调用n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)# 打印结果print(n)# 结果:1
3.2 按照指定概率从区间列表中的某个区间内生成随机数
给定一个区间列表和一个与之对应的概率列表，两个列表相应位置的元素组成的元组即表示某数字出现在某区间内的概率是多少，已知这些，我们如何生成随机数呢？这里我们通过两次使用均匀分布达到目的，代码如下：
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产生的随机数"""# 均匀分布的随机数生成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list):""":param number_list:数字列表:param pro_list:数字对应的概率列表:return:按概率从数字列表中抽取的数字"""# 用均匀分布中的样本值来模拟概率x = random.uniform(0, 1)# 累积概率cum_pro = 0.0# 将可迭代对象打包成元组列表for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):cum_pro += number_proif x cum_pro:# 从区间[number. number - 1]上随机抽取一个值num = get_uniform_random_number(number, number - 1)# 返回值return num# 主模块if __name__ == "__main__":# 数字列表num_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 对应的概率列表pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]# 函数调用n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)# 打印结果print(n)# 结果:3.49683787011193
怎么用python生成随机数？
在Python中，random模块用于生成随机数。下面介绍下random模块中常用的几个函数
01
打开我们python的ide
02
在打开的shell中，首先需要导入random库，才可以使用random中的方法，首先介绍下应用最多的函数，random.random（），可以生成一个0到1的随机符点数
03
random.uniform（a,b）函数，生成指定范围内的随机符点数，如下图
04
random.randint（a,b）函数，生成一个指定范围内的整数，如下图
05
random.choice(sqe)函数，从sqe序列中得到一个随机元素，如下图，序列元素可以包含很多种类，集合，列表，甚至元组都可以作为参数进行传递
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python可以生成多少随机数的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。