pythonurandom
❶ python中random什麼意思
Random意思是返回一個0~num-1之間的隨機數。random(num)是在stdlib.h中的一個宏定義。num和函數返回值都是整型數。
如需要在一個random()序列上生成真正意義的隨機數，在執行其子序列時使用randomSeed()函數預設一個絕對的隨機輸入，例如在一個斷開引腳上的analogRead()函數的返回值。
Random的作用
Random使用之前需要使用Randomize語句進行隨機數種子的初始化。RANDOM產生的是偽隨機數或者說是用一種復雜的方法計算得到的序列值，因此每次運算時需要一個不同的種子值。種子值不同，得到的序列值也不同。因此也就是真正的隨機數了。
RANDOM產生的是偽隨機數或者說是用一種復雜的方法計算得到的序列值，因此每次運算時需要一個不同的種子值。種子值不同，得到的序列值也不同。因此也就是真正的隨機數了。這也正是RANDOMIZE隨機初始化的作用。 VB里用 NEW RANDOM()來表示初始化。
❷ python中，哪個選項是random庫中用於生成隨機小數的函數
python中，「random()」是random庫中用於生成隨機小數的函數。
python中用於生成偽隨機數的函數庫是random，因為是標准庫，使用時候只需要import random；random庫包含兩類函數，常用的共8個：
基本隨機函數：seed()，random()
擴展隨機函數：randint()，getrandbits()，uniform()，randrange()，choice()，shuffle()
(2)pythonurandom擴展閱讀：
random庫採用梅森旋轉演算法（Mersennne Twister）生成偽隨機數序列，可用於除隨機性要求更高的加解密演算法外的大多數工程應用。
使用random庫的主要目的是生成隨機數；該庫提供了不同類型的隨機數函數，所有函數都是基於最基本的random.random()函數擴展實現。
❸ python基礎2：隨機數生成—random模塊、numpy中的random函數
在Python中可以用於隨機數生成的有兩種主要途徑，一是random模塊，另一個是numpy庫中random函數。
在我們日常使用中，如果是為了得到隨機的單個數，多考慮random模塊；如果是為了得到隨機小數或者整數的矩陣，就多考慮numpy中的random函數,當然numpy也可以的到隨機的單個數
一、random模塊
二、numpy庫中random函數
random模塊中將近有7個函數都是可以用來生成隨機數的:
作用：隨機生成一個 [0,1) 的浮點數
作用：隨機生成一個 [a,b) 的浮點數
作用：隨機生成一個 [a,b] 的整數
作用：從列表，元組，字元串、集合（可用於for循環的數據類型）中隨機選擇一個元素
作用：在生成的<以a為始，每step遞增，以b為終>這樣的一個整數序列中隨機選擇一個數
作用：打亂一個列表的元素順序
從序列population中隨機取出k個數；population的類型可以是列表、元組、集合、字元串；
在Numpy庫中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()隨機函數。
作用：返回一個或一組服從標准正態分布的隨機樣本值
備註：標准正態分布是以0為均數、以1為標准差的正態分布，記為N（0，1）。對應的正態分布曲線如下所示，即
作用：使用方法與np.random.randn()函數相同 ，通過本函數可以返回一個或一組服從「0~1」均勻分布的隨機樣本值。隨機樣本取值范圍是[0,1)，不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
輸入：
low—–為最小值
high—-為最大值
size—–為數組維度大小
dtype—為數據類型，默認的數據類型是np.int。
作用： 返回隨機整數或整型數組，范圍區間為[low,high），包含low，不包含high； high沒有填寫時，默認生成隨機數的范圍是[0，low
np.random.random([size])
作用：生成[0,1)之間的浮點數,與np.random.rand()功能類似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
參考文檔1： 【python】numpy之random庫簡單的隨機數據生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）
參考文檔2： Python中隨機數的生成
參考文檔3： numpy.random模塊常用函數
終於寫完了，我以為它很簡單的………………預計1小時，結果寫了2.5小時