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Python+random模块实现随机抽样的介绍

2022-10-01 | 佚名 | 点击:

python的random库,提供了很多随机抽样方法。

1. 设置随机数种子 seed()

在适当的情形下,为例保证抽样的结果固定,不因多次运行而改变,可以设置随机数种子。

如果不设置则是以当前系统时间作为随机数种子。

设置随机数种子使用的是random.seed()方法。代码示例如下。

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import random

random.seed(100)

在jupyternotebook中,seed的影响范围只限于每个代码格子内。

2. random() 与 randint()

random库的random()函数,作为该模块中其他随机方法的基础。

可以在区间 [0.0, 1.0) 内随机生成一个浮点数。

如果想要产生其他范围内的浮点数,则可以使用random.uniform(a,b)方法,

以产生[a,b]范围内一个随机浮点数。

具体示例如下:

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random.random()

random库的randint()方法则可以在给定区间内随机生一个整数。(左右边界值都可以取)

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random.randint(1,2)

输出效果如下图所示:

此外,如果使用random.randrange(a,b,step)方法,则还可以在原有基础上,限制range的步长,再取整数。

3. sample()方法 无放回抽样

sample()方法可以从给定序列中随机抽取n个元素(无放回抽样。)

该方法语法如下:

random.sample(population,k)

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random.seed(13)

listA = ["a", "b", "c"]

random.sample(listA,2)

4. choice() 与 choices() 有放回抽样

choice() 与 choices()可以实现从给定的序列中进行有放回地随机抽样。

其中chioce()只抽一次,而choices() 表示抽取多次。

random.choices()方法的语法如下:

random.choices(population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1)

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import random

 

listA = ["a", "b", "c"]

print(random.choice(listA))

print(random.choices(listA, k=2))

5. shuffle()方法

shuffle()方法可以实现,对序列的随机排序,即打乱原有序列。

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random.seed(13)

listA = ["a", "b", "c"]

random.shuffle(listA)

listA

6. 猜拳小案例

看似简单朴实的案例,往往蕴含着许多值得参考和借鉴的细节。

以猜拳小游戏案例为例,要求是玩家对电脑,电脑随机出,玩家以输入的方式。

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import random

while 1:

    s = int(random.randint(1, 3))

    if s == 1:

        ind = "石头"

    elif s == 2:

        ind = "剪子"

    elif s == 3:

        ind = "布"

    m = input('【猜拳游戏】输入 石头、剪子、布猜拳,输入"end"结束游戏:\n')

    blist = ["石头", "剪子", "布"]

    if (m not in blist) and (m != 'end'):

        print ("输入错误,请重新输入!")

    elif (m not in blist) and (m == 'end'):

        print ("\n游戏退出中...")

        print("已退出")

        break

    elif m == ind :

        print ("电脑出了: " + ind + ",平局!")

    elif (m == '石头' and ind =='剪子') or (m == '剪子' and ind =='布') or (m == '布' and ind =='石头'):

        print ("电脑出了: " + ind +",你赢了!")

    elif (m == '石头' and ind =='布') or (m == '剪子' and ind =='石头') or (m == '布' and ind =='剪子'):

        print ("电脑出了: " + ind +",你输了!")

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/127122989
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