python随机数函数random，用python编写一个小游戏

大家好，今天给各位分享python随机数函数random的一些知识，其中也会对用python编写一个小游戏进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

用python生成随机数的几种方法

1从给定参数的正态分布中生成随机数

当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数，由于逻辑非参简单，所有直接贴上代码如下：

import numpy as np#定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale):""":param loc:正态分布的均值:param scale:正态分布的标准差:return:从正态分布中产生的随机数"""#正态分布中的随机数生成 number= np.random.normal(loc=loc, scale=scale)#返回值 return number#主模块if __name__=="__main__":#函数调用 n= get_normal_random_number(loc=2, scale=2)#打印结果 print(n)#结果:3.275192443463058

2从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数

考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。

import numpy as np#定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low:均匀分布的下界:param high:均匀分布的上界:return:从均匀分布中产生的随机数"""#均匀分布的随机数生成 number= np.random.uniform(low, high)#返回值 return number#主模块if __name__=="__main__":#函数调用 n= get_uniform_random_number(low=2, high=4)#打印结果 print(n)#结果:2.4462417140153114

3按照指定概率生成随机数

有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。

3.1按照指定概率从数字列表中随机抽取数字

假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表，两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现，那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢？在这里我们考虑用均匀分布来模拟概率，代码如下：

import numpy as npimport random#定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low:均匀分布的下界:param high:均匀分布的上界:return:从均匀分布中产生的随机数"""#均匀分布的随机数生成 number= np.random.uniform(low, high)#返回值 return number#定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list):""":param number_list:数字列表:param pro_list:数字对应的概率列表:return:按概率从数字列表中抽取的数字"""#用均匀分布中的样本值来模拟概率 x= random.uniform(0, 1)#累积概率 cum_pro= 0.0#将可迭代对象打包成元组列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro+= number_pro if x< cum_pro:#返回值 return number#主模块if __name__=="__main__":#数字列表 num_list= [1, 2, 3, 4, 5]#对应的概率列表 pr_list= [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]#函数调用 n= get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)#打印结果 print(n)#结果:1

3.2按照指定概率从区间列表中的某个区间内生成随机数

给定一个区间列表和一个与之对应的概率列表，两个列表相应位置的元素组成的元组即表示某数字出现在某区间内的概率是多少，已知这些，我们如何生成随机数呢？这里我们通过两次使用均匀分布达到目的，代码如下：

import numpy as npimport random#定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low:均匀分布的下界:param high:均匀分布的上界:return:从均匀分布中产生的随机数"""#均匀分布的随机数生成 number= np.random.uniform(low, high)#返回值 return number#定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list):""":param number_list:数字列表:param pro_list:数字对应的概率列表:return:按概率从数字列表中抽取的数字"""#用均匀分布中的样本值来模拟概率 x= random.uniform(0, 1)#累积概率 cum_pro= 0.0#将可迭代对象打包成元组列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro+= number_pro if x< cum_pro:#从区间[number. number- 1]上随机抽取一个值 num= get_uniform_random_number(number, number- 1)#返回值 return num#主模块if __name__=="__main__":#数字列表 num_list= [1, 2, 3, 4, 5]#对应的概率列表 pr_list= [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]#函数调用 n= get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)#打印结果 print(n)#结果:3.49683787011193

python中random什么意思

Random意思是返回一个0~num-1之间的随机数。random(num)是在stdlib.h中的一个宏定义。num和函数返回值都是整型数。

如需要在一个random()序列上生成真正意义的随机数，在执行其子序列时使用randomSeed()函数预设一个绝对的随机输入，例如在一个断开引脚上的analogRead()函数的返回值。

Random的作用

Random使用之前需要使用Randomize语句进行随机数种子的初始化。RANDOM产生的是伪随机数或者说是用一种复杂的方法计算得到的序列值，因此每次运算时需要一个不同的种子值。种子值不同，得到的序列值也不同。因此也就是真正的随机数了。

RANDOM产生的是伪随机数或者说是用一种复杂的方法计算得到的序列值，因此每次运算时需要一个不同的种子值。种子值不同，得到的序列值也不同。因此也就是真正的随机数了。这也正是RANDOMIZE随机初始化的作用。 VB里用 NEW RANDOM()来表示初始化。

python中random.randint(1,100)随机数中包不包括1和100

random.randint(1,100)随机数中是包括1和100的。

python中对random.randint()的源码解释如下

def randint(self, a, b):"Return random integer in range [a, b], including bothendpoints."

翻译过来就是返回值是在 [a, b]区间的随机数（integer类型），其中包括 a和 b。

扩展资料：

Python是一个有条理的和强大的面向对象的程序设计语言，类似于Perl, Ruby, Scheme,或 Java.

Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。

参考资料：百度百科-Python

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