如何在python中实现随机选择

这篇文章主要介绍了如何在python中实现随机选择,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

想从一个序列中随机抽取若干元素，或者想生成几个随机数。

random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素。比如，要想从一个序列中随机的抽取一个元素，可以使用random.choice() ：

 >>> import random >>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> random.choice(values) 2 >>> random.choice(values) 3 >>> random.choice(values) 1 >>>

为了提取出N 个不同元素的样本用来做进一步的操作，可以使用来源gao@daima#com搞(%代@#码网random.sample()

 >>> random.sample(values, 2) [6, 2] >>> random.sample(values, 2) [4, 3] >>> random.sample(values, 3) [4, 3, 1]

如果你仅仅只是想打乱序列中元素的顺序，可以使用random.shuffle() ：

 >>> random.shuffle(values) >>> values [2, 4, 6, 5, 3, 1] >>> random.shuffle(values) >>> values [3, 5, 2, 1, 6, 4] >>>

生成随机整数，请使用random.randint() ：

 >>> random.randint(0,10) 2 >>> random.randint(0,10) 5

为了生成0 到1 范围内均匀分布的浮点数，使用random.random() ：

 >>> random.random() 0.9406677561675867 >>> random.random() 0.133129581343897

如果要获取N 位随机位(二进制) 的整数，使用random.getrandbits() ：

 >>> random.getrandbits(200) 335837000776573622800628485064121869519521710558559406913275

了解上述介绍的功能，random 模块还包含基于均匀分布、高斯分布和其他分布的随机数生成函数。比如， random.uniform() 计算均匀分布随机数， random.gauss()计算正态分布随机数。对于其他的分布情况请参考在线文档。

在random 模块中的函数不应该用在和密码学相关的程序中。如果你确实需要类似的功能，可以使用ssl 模块中相应的函数。比如， ssl.RAND bytes() 可以用来生成一个安全的随机字节序列。