不間斷 Python 挑戰 Day 7 - random()模組

Wei-Jie Weng

2021/12/13閱讀時間約 6 分鐘

當我們需要在程式中模擬或實作一些隨機發生的事件，例如模擬猜拳、丟骰子的結果，便需要程式可以根據開發者輸入的數值範圍、型態等，隨機產生一個結果，而Python的random()函數便是用於實現這個功能。

調用random()函數

使用import導入random模組。

import random

產生隨機整數

以下幾個方法可以產生指定區間的隨機整數：

randrange([start, ]stop[, step])

start：指定區間的起始值，若沒有輸入則預設為0。
stop：指定區間的結束值，不包含stop。
step：區間遞增的間隔，若沒有輸入則預設為1。

randint(a, b)

產生一個[a, b]區間內的隨機整數。

例如，以下的程式碼會隨機產生1到9之間的整數：

# generate a random integer between 1 and 9
rand_int = random.randrange(1, 10, 1)
print(rand_int)

# generate a random interger between 1 and 9
rand_int = random.randint(1, 9)
print(rand_int)

輸出結果每個人會不同：

5
1

產生隨機浮點數

以下幾個方法可以產生隨機浮點數：

random.random()

產生一個[0.0, 1.0)區間內的隨機浮點數。

random.uniform(a,b)

產生一個[a, b](如果a ≤ b)或[b, a](如果b < a)區間內的隨機浮點數。

random.expovariate(λ)

產生一個服從母數為λ的指數分布區間內的隨機浮點數。

random.gauss(μ, σ)
random.normalvariate(μ, σ)

產生一個平均為μ、標準差為σ的常態分布區間內的隨機浮點數。

以下範例產生隨機浮點數：

# generate a random floating point between [0.0, 1.0)
rand_float = random.random()
print(rand_float)

# generate a random floating point corresponding to an uniform distribution between [0, 1]
rand_float = random.uniform(0, 1)
print(rand_float)

# generate a random floating point corresponding to a exponential distribution with lambda = 0.1
rand_float = random.expovariate(0.1)
print(rand_float)

# generate a random floating point corresponding to a gaussian distribution with mean = 0 and standard deviation = 1
rand_float = random.gauss(0, 1)
print(rand_float)

# generate a random floating point corresponding to a normal distribution with mean = 0 and standard deviation = 1
rand_float = random.normalvariate(0, 1)
print(rand_float)

輸出結果同樣每個人會不同：

0.9994071238802772
0.32634858726972726
25.89070912867779
-0.010389111766063115
-0.564451531564574

產生隨機序列

和隨機整數及隨機浮點數相同，我們也可在一組序列資料中隨機取出一筆資料或資料集合：

random.shuffle(x)

使序列資料x重新隨機排列。

random.choice(x)

從序列資料x中隨機取出一個元素。

random.choices(x, weights, cum_weights, k)

從序列資料x中隨機取出k個元素，並可設定每個元素取出的權重(weights)或累積權重(cum_weights)。

random.sample(x, k)

從序列資料x中隨機取出k個元素。

以下範例以之前在串列提過的例子，展示隨機序列的結果：

# random list
cities = ["台北", "桃園", "新竹", "台中", "台南"]
random.shuffle(cities)
print(cities)

# random item from a list
rand_city = random.choice(cities)
print(rand_city)

# random items from a list with different weights
rand_city = random.choices(cities, [10, 20, 30, 40, 50], k=2)
print(rand_city)

# random sample from a list
rand_city = random.sample(cities, 2)
print(rand_city)

輸出結果也是每個人會不同：