Python定义了一组用于生成或操作随机数的函数。 本文介绍:

  • random 模块
  • random.seed() 再生产数字
  • 使用 secrets 模块创建密码学上强的随机数
  • numpy.random 创建随机 nd 数组

random 模块

该模块为各种版本实现伪随机数生成器。它使用Mersenne Twister算法(https://en.wikipedia.org/wiki/Mersenne_Twister)作为其核心生成器。 之所以称其为伪随机数,是因为数字看起来是随机的,但是是可重现的。

import random

# [0,1) 之间随机浮点数
a = random.random()
print(a)

# [a,b] 之间随机浮点数
a = random.uniform(1,10)
print(a)

# [a,b] 之间随机整数,b 包括。
a = random.randint(1,10)
print(a)

# 之间随机整数,b 不包括。
a = random.randrange(1,10)
print(a)

# 参数为 mu 和 sigma 的正态分布随机浮点数
a = random.normalvariate(0, 1)
print(a)

# 从序列中随机选择元素
a = random.choice(list("ABCDEFGHI"))
print(a)

# 从序列中随机选择 k 个唯一元素
a = random.sample(list("ABCDEFGHI"), 3)
print(a)

# 选择可重复的k个元素,并返回大小为k的列表
a = random.choices(list("ABCDEFGHI"),k=3)
print(a)

# 原地随机排列
a = list("ABCDEFGHI")
random.shuffle(a)
print(a)
0.10426373452067317
3.34983979352444
3
4
-1.004568769635799
E
['G', 'C', 'B']
['E', 'D', 'E']
['D', 'I', 'G', 'H', 'E', 'B', 'C', 'F', 'A']

种子生成器

使用 random.seed(),可以使结果可重复,并且 random.seed() 之后的调用链将产生相同的数据轨迹。 随机数序列变得确定,或完全由种子值确定。

print('Seeding with 1...\n')

random.seed(1)
print(random.random())
print(random.uniform(1,10))
print(random.choice(list("ABCDEFGHI")))

print('\nRe-seeding with 42...\n')
random.seed(42) # 重设随机种子

print(random.random())
print(random.uniform(1,10))
print(random.choice(list("ABCDEFGHI")))

print('\nRe-seeding with 1...\n')
random.seed(1) # 重设随机种子

print(random.random())
print(random.uniform(1,10))
print(random.choice(list("ABCDEFGHI")))

print('\nRe-seeding with 42...\n')
random.seed(42) # 重设随机种子

print(random.random())
print(random.uniform(1,10))
print(random.choice(list("ABCDEFGHI")))
Seeding with 1...

0.13436424411240122
8.626903632435095
B

Re-seeding with 42...

0.6394267984578837
1.2250967970040025
E

Re-seeding with 1...

0.13436424411240122
8.626903632435095
B

Re-seeding with 42...

0.6394267984578837
1.2250967970040025
E

secrets 模块

secrets 模块用于生成适合于管理数据(例如密码,帐户身份验证,安全令牌和相关机密)的密码学上强的随机数。

特别是,应优先使用secrets 而不是 random 模块中默认的伪随机数生成器,后者是为建模和仿真而设计的,而不是安全或加密技术。

import secrets

# [0, n) 之间的随机整数。
a = secrets.randbelow(10)
print(a)

# 返回具有k个随机位的整数。
a = secrets.randbits(5)
print(a)

# 从序列中选择一个随机元素
a = secrets.choice(list("ABCDEFGHI"))
print(a)
6
6
E

NumPy的随机数

为多维数组创建随机数。NumPy伪随机数生成器与Python标准库伪随机数生成器不同。

重要的是,设置Python伪随机数生成器种子不会影响NumPy伪随机数生成器,必须单独设置和使用。

import numpy as np

np.random.seed(1)
# rand(d0,d1,…,dn)
# 生成随机浮点数的多维数组, 数组大小为 (d0,d1,…,dn)
print(np.random.rand(3))
# 重设随机种子
np.random.seed(1)
print(np.random.rand(3))

# 生成 [a,b) 之间随机整数的多维数组,大小为 n
values = np.random.randint(0, 10, (5,3))
print(values)

# 使用正态分布值生成多维数组,数组大小为 (d0,d1,…,dn)
# 来自标准正态分布的平均值为0.0且标准偏差为1.0的值
values = np.random.randn(5)
print(values)

# 随机排列一个多维数组.
# 仅沿多维数组的第一轴随机排列数组
arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
np.random.shuffle(arr)
print(arr)
[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
[[5 0 0]
[1 7 6]
[9 2 4]
[5 2 4]
[2 4 7]]
[-2.29230928 -1.41555249 0.8858294 0.63190187 0.04026035]
[[4 5 6]
[7 8 9]
[1 2 3]]

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