方法 | 描述 |
random.randint(a,b) | [a,b] 之间的整数 |
random.uniform(a,b) | [a,b] 之间的浮点数 |
random.choice(seq) | 在序列中随机抽取 |
random.sample(population, num) | 随机num个不重复的元素（结果是数组） |
random.random() | [0.0,1.0) 之间的浮点数 |
random.shuffle(x[,random]) | 重新排序 |
random.seed(a=None) | 生成随机种子，如果a=None ,则使用系统时间 |
li = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
一、random.choice随机选择一个值
从非空序列中随机选取一个数据并返回，该序列可以是list、tuple、str、set。
import random
print(random.choice('abcdefg'))
结果：abcdefg其中任意一个字母，可能是c也可能是f…
二、random.choices 随机选取一组数据
random.choices(population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1)
population：集群。
weights：相对权重。
cum_weights：累加权重。
k：选取次数。
作用：从集群中随机选取k次数据，返回一个列表，可以设置权重。
注意：每次选取都不会影响原序列，每一次选取都是基于原序列。
import random
a = [1,2,3,4,5]
print(random.choices(a,k=6))
解析：重复6次从列表a中的各个成员中选取一个数输出，各个成员出现概率基本持平。
结果：[5, 4, 5, 4, 1, 3]（随机生成的）
print(random.choices(a,weights=[0,0,1,0,0],k=6))
解析：重复6次从列表a中提取3，最终得到[3, 3, 3, 3, 3, 3]
结果：[3, 3, 3, 3, 3, 3]（固定结果）
print(random.choices(a,weights=[1,1,1,1,1],k=6))
解析：重复6次从列表a中的各个成员中选取一个数输出，各个成员出现概率基本持平。
结果：[5, 4, 3, 5, 4, 3]（随机生成的）
print(random.choices(a,cum_weights=[1,1,1,1,1],k=6))
结果：[1, 1, 1, 1, 1, 1]（固定结果）
参数weights设置相对权重，它的值是一个列表，设置之后，每一个成员被抽取到的概率就被确定了。
比如weights=[1,2,3,4,5],那么第一个成员的概率就是P=1/(1+2+3+4+5)=1/15。
cum_weights设置累加权重，Python会自动把相对权重转换为累加权重，即如果你直接给出累加权重，
那么就不需要
给出相对权重，且Python省略了一步执行。
比如weights=[1,2,3,4],那么cum_weights=[1,3,6,10]
这也就不难理解为什么cum_weights=[1,1,1,1,1]输出全是第一个成员1了。
三、random.sample(序列, 数量)随机获取指定数目序列
从序列li中人随机选择3个数
random.sample(li, 3)
[1, 6, 2]
四、 random.shuffle(序列)打乱顺序
此方法不能用变量接受， 直接打印原来列表名即可(有list的append相似)
random.shuffle(li)
[4, 9, 7, 3, 8, 6, 2, 1, 5, 0]
五、random.randint(开始值, 结束值)随机产生一个整数
random.randint(1, 10) 括号内为范围
7
六、random.random() 随机产生浮点数
random.random()
0.9701649527708726
