python中产生随机数的函数_Qt中如何产生一个随机数

Python产生随机数：

一.Python自带的random库

       1.参生n–m范围内的一个随机数:    random.randint(n,m)

       2.产生0到1之间的浮点数:  random.random()

       3.产生n—m之间的浮点数:  random.uniform(1.1,5.4)

       4.产生从n—m间隔为k的整数: random.randrange(n,m,k)

       5.从序列中随机选取一个元素:  random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0])

       6.在一些特殊的情况下可能对序列进行一次打乱操作: random.shuffle([1,3,5,6,7])

import random

# 产生 1 到 10 的一个整数型随机数
print( random.randint(1,10) )        
# 产生 0 到 1 之间的随机浮点数
print( random.random() )             
# 产生  1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数
print( random.uniform(1.1,5.4) )     
# 从序列中随机选取一个元素
print( random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) )   
# 生成从1到100的间隔为2的随机整数
print( random.randrange(1,100,2) )   
# 将序列a中的元素顺序打乱
a=[1,3,5,6,7]                
random.shuffle([1,3,5,6,7])
print(a)

二.numpy库

       1.产生N维的均匀分布的随机数:  np.random.rand(d1,d2,d3,…,dn)

       2.产生n维的正态分布的随机数:   np.random.randn(d1,d2,d3,…,dn)

       3.产生n–m之间的k个整数：np.random.randint(n,m,k)

       4.产生n个0–1之间的随机数: np.random.random(10)

       5.从序列中选择数据: np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3])

       6.把序列中的数据打乱：np.random.shuffle(item)

import numpy as np

#产生n维的均匀分布的随机数
print(np.random.rand(5,5,5))

#产生n维的正态分布的随机数
print(np.random.randn(5,5,5))

#产生n--m之间的k个整数
print(np.random.randint(1,50,5))

#产生n个0--1之间的随机数
print(np.random.random(10))

#从序列中选择数据
print(np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3]))

#把序列中的数据打乱
#np.random.shuffle(item) 不会参数返回值，改变的话是在原列表中修改的
item = [2,5,7,8,9,11,3]
np.random.shuffle(item)
print(item)

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