Python生成随机数组的方法小结

本⽂实例讲述了Python⽣成随机数组的⽅法。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：

研究排序问题的时候常常需要⽣成随机数组来验证⾃⼰排序算法的正确性和性能，今天把Python⽣成随机数组的⽅法稍作总结，以备以后查看使⽤。

⼀、使⽤random模块⽣成随机数组

python的random模块中有⼀些⽣成随机数字的⽅法，例如random.randint， random.random, random.uniform, random.randrange,这些函数⼤同⼩异，均是在返回指定范围内的⼀个整数或浮点数，下边简单解释⼀下这⼏个函数。1、random.randint(low, hight) -> 返回⼀个位于[low,hight]之间的整数

该函数接受两个参数，这两个参数必须是整数（或者⼩数位是0的浮点数），并且第⼀个参数必须不⼤于第⼆个参数 >>> import random

>>> random.randint(1,10)5

>>> random.randint(1.0, 10.0)5

2、random.random() -> 不接受参数，返回⼀个[0.0, 1.0)之间的浮点数 >>> random.random()0.998362795628

3、random.uniform(val1, val2) -> 接受两个数字参数，返回两个数字区间的⼀个浮点数，不要求val1⼩于等于val2 >>> random.uniform(1,5.0)2.917249424176132

>>> random.uniform(9.9, 2)3.4288029275359024

*4、random.randrange(start, stop, step) -> 返回以start开始，stop结束，step为步长的列表中的随机整数，同样，三个参数均为整数（或者⼩数位为0），若start⼤于stop时 ，setp必须为负数.step不能是0.* >>> random.randrange(1, 100, 2) #返回[1,100]之间的奇数95

>>> random.randrange(100, 1, -2) #返回[100,1]之间的偶数46

运⾏效果图如下：5、⽣成随机数组

下边我们⽤random.randint来⽣成⼀个随机数组 import random

def random_int_list(start, stop, length):

start, stop = (int(start), int(stop)) if start <= stop else (int(stop), int(start)) length = int(abs(length)) if length else 0 random_list = []

for i in range(length):

random_list.append(random.randint(start, stop)) return random_list

接下来我们就可以⽤这个函数来⽣成⼀个随机的整数序列了 >>> random_int_list(1,100,10)[, 13, 6, , 87, 39, 60, 2, 63, 61]

⼆、使⽤numpy.random模块来⽣成随机数组

1、np.random.rand ⽤于⽣成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回⼀个随机浮点数，当有⼀个参数时，返回该参数长度⼤⼩的⼀维随机浮点数数组，参数建议是整数型，因为未来版本的numpy可能不⽀持⾮整形参数。 import numpy as np

>>> np.random.rand(10)

array([ 0.56911206, 0.99777291, 0.143144, 0.19387287, 0.75090637, 0.18692814, 0.69804514, 0.48808425, 0.79440667, 0.66959075])当然该函数还可以⽤于⽣成数组，这⾥不做详述。

2、np.random.randn该函数返回⼀个样本，具有标准正态分布。 >>> np.random.randn(10)

array([-1.6765704 , 0.66361856, 0.04029481, 1.19965741, -0.57514593, -0.79603968, 1.522615, -2.17401814, 0.86671727, -1.17945975])

3、np.random.randint(low[, high, size]) 返回随机的整数，位于半开区间 [low, high)。 >>> np.random.randint(10,size=10)array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 9])

4、random_integers(low[, high, size]) 返回随机的整数，位于闭区间 [low, high]。 >>> np.random.random_integers(5)4

5、np.random.shuffle(x) 类似洗牌，打乱顺序；np.random.permutation(x)返回⼀个随机排列 >>> arr = np.arange(10)>>> np.random.shuffle(arr)>>> arr

[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]

>>>> np.random.permutation(10)array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])