目的: 实现了几种类型的伪随机数生成器。
Python 版本: 1.4+。
random 模块基于多种不同的分布实现了伪随机数生成器。几乎所有的模块函数都基于 random() 函数，该函数使用均匀分布创建一个在区间 [0.0, 1.0) 之间的一个随机浮点数。
模块函数实际上都是绑定于一个隐含的 random.Random 的类实例。我们也可以创建独立的 random.Random 实现，以获取独立的生成器状态信息。例如在多线程编程中，可为每个线程创建一个单独的 random.Random 实例。
生成随机数
random() 函数从一个生成器生成的序列中返回下一个随机浮点数，返回值在 [0.0, 1.0) 之间。
import random
for i in xrange(5):
print '%04.3f' % random.random(),
0.999 0.106 0.006 0.846 0.101
使用 uniform(min, max) 函数可以生成在 [min, max) 之间的浮点数，该函数的返回值也是基于 random() 的返回值进行调整取得。
import random
for i in xrange(5):
print '%04.3f' % random.uniform(1, 100),
85.481 89.581 34.903 56.218 20.251
随机种子 seeding
每次调用 random() 都将从一个既定序列中返回下一个随机数，该序列很长，即要过很久才会重复。random() 函数的返回值在序列中的起点位置可由一个初始值决定。即可通过 random.seed(hashable_obj) 来初始化伪随机生成器，从而使得该生成器生成一个预期的随机数序列。
seed() 的参数值可为任意可 Hash 的对象，默认是使用与系统平台相关的随机源，如果没有则使用当前时间。
import random
random.seed(1) # 初始化后，每次运行下面的随机数函数都返回相同的随机数。
print 'First time:'
for i in xrange(5):
print '%04.3f' % random.random(),
random.seed(1) # 初始化后，每次运行下面的随机数函数都返回相同的随机数。print 'Second time:'
for i in xrange(5):
print '%04.3f' % random.random(),
First time:
0.134 0.847 0.764 0.255 0.495
Second time:
0.134 0.847 0.764 0.255 0.495
保存状态及恢复
使用 seed() 可初始化伪随机数序列中的初始位置，而 random() 在伪随机数序列中的当前位置(状态)，可通过 getstate() 和 setstate() 进行获取和设置。
import random
import os
import cPickle as pickle
if os.path.exists('state.dat'):
# Restore the previously saved state print 'Found state.dat, initializing random module'
with open('state.dat', 'rb') as f:
state = pickle.load(f)
random.setstate(state)
else:
# Use a well-know start state print 'No state.dat, seeding'
random.seed(1)
# Produce random valuesfor i in xrange(5):
print '%04.3f' % random.random(),
# Save state for next timewith open('state.dat', 'wb') as f:
pickle.dump(random.getstate(), f)
# Produce more random valuesprint '\nAfter saving state:'
for i in xrange(5):
print '%04.3f' % random.random(),
Found state.dat, initializing random module
0.449 0.652 0.789 0.094 0.028
After saving state:
0.836 0.433 0.762 0.002 0.445
随机整数
import random
# randint(min, max) 随机返回 [min, max] 间的一个整数print '[1, 100]',
for i in xrange(3):
print random.randint(1, 100),
print '[-5, 5]:',
for i in xrange(3):
print random.randint(-5, 5),
# randrange(start, end, step) 随机挑选 range(start, end, step) 序列中的一个整数print 'range(0, 101, 5):',
for i in xrange(3):
print random.randrange(0, 101, 5),
[1, 100] 46 29 3
[-5, 5]: 4 1 2
range(0, 101, 5): 15 100 90
在一个序列中随机挑选
choice() 可在一个序列中进行随机选择。
import random
# 模拟抛硬币，统计正反面出现的次数outcomes = { 'heads': 0, 'tails': 0 }
sides = outcomes.keys()
for i in range(10000):
outcomes[ random.choice(sides) ] += 1
print 'Heads:', outcomes['heads']
print 'Tails:', outcomes['tails']
Heads: 4983
Tails: 5017
洗牌
将一个序列想象成一副牌，shuffle() 实现洗牌功能。
import random
cards = list(range(10))
random.shuffle(cards)
print cards
random.shuffle(cards)
print cards
[6, 2, 1, 3, 0, 8, 4, 9, 7, 5]
[3, 5, 1, 4, 2, 6, 7, 0, 8, 9]
取样
sample() 在不对输入序列进行任何改动的情况下，取抽取出 n 个样本。
import random
with open('/usr/share/dict/words', 'rt') as f:
words = f.readlines()
words = [w.rstrip() for w in words]
for w in random.sample(words, 5):
print w
Salton's
mushrooming
immunology
racketed
hundred's
多个随机生成器并行
以上介绍的模块级的函数，实际上都作用在 random 模块内置的一个 Random 实例上的。显式创建多个 Random 实例，在这个实例上的随机数生成过程互不干扰。
import random
import time
print 'Default initialization:\n'
r1 = random.Random()
r2 = random.Random()
for i in xrange(3):
print '%04.3f %04.3f' % (r1.random(), r2.random())
print '\nSame seed:\n'
seed = time.time()
r1 = random.Random(seed)
r2 = random.Random(seed)
for i in xrange(3):
print '%04.3f %04.3f' % (r1.random(), r2.random())
Default initialization:
0.930 0.448
0.944 0.743
0.872 0.949
Same seed:
0.760 0.760
0.577 0.577
0.559 0.559
如果系统本身对随机数生成支持不好，可能会使用当前时间作为默认种子，从而上面代码的第一部分也可能会输出相同的随机值。
要想确保生成器产生不同的值，可使用 jumpahead(delta) 对初始状态进行偏移，偏移量 delta 是一个非负整数，生成器内部状态会基于这个 delta 值进行偏移，但并不是进行简单的递增该值。
import random
r1 = random.Random()
r2 = random.Random()
# Force r2 to a different part of the random period than r1.r2.setstate(r1.getstate())
r2.jumpahead(1024)
for i in xrange(3):
print '%04.3f %04.3f' % (r1.random(), r2.random())
0.914 0.925
0.930 0.333
0.768 0.021
SystemRandom
一些操作系统本身会提供一个随机数生成器，这个生成器具有具有更随机，更强大的功能。random 模块通过 SystemRandom 类对其进行封装。SystemRandom 和 Random 类的 API 是相同的，只不过它是通过 os.urandom() 来产生随机数的。
import random
import time
print 'Default initialization:\n'
r1 = random.SystemRandom()
r2 = random.SystemRandom()
for i in xrange(3):
print '%04.3f %04.3f' % (r1.random(), r2.random())
print '\nSame seed:\n'
seed = time.time()
r1 = random.SystemRandom(seed)
r2 = random.SystemRandom(seed)
for i in xrange(3):
print '%04.3f %04.3f' % (r1.random(), r2.random())
Default initialization:
0.595 0.363
0.668 0.468
0.819 0.891
Same seed:
0.794 0.695
0.138 0.481
0.900 0.211
由于 SystemRandom 中的随机数是来自系统本身的，而不是基于软件状态产生，因此是不可重复的(即使初始化时 seed 相同也不能产生相同的随机数)。实际上，seed() 和 setstate() 在 SystemRandom 上都是无效的。
非均匀分布
random() 是基于均匀分布算法实现的。 random 模块也实现了基于其它分布实现的随机数生成器。
正态分布 normal distribution
正态分布也叫高斯分布，曲线形如钟。random.normalvariate() 和 random.gauss()(速度较快)能生成基于正态分布的随机值。random.lognormalvariate() 生成的随机值，其对数值是符合正态分布的。
近似分布 approximation distribution
对于小样本环境，用三角分布 triangular distribution 用来表示近似分布，对应函数是 random.triangular()。
指数分布 exponential distribution
expovariate() 和 paretovariate()。
