Python常用模块——random随机模块-猿码集

1. 什么是random模块

Python中有很多内置模块，其中一个非常有用的就是random模块。如其名字所示，该模块主要用于生成随机数，随机排列序列元素以及随机选择元素。

在程序开发的过程中，我们往往需要一些随机性的东西来模拟类别分布，模型生成等问题。而random模块就可以帮助我们完成这些任务。具体来说，我们可以用该模块生成一些随机数字、随机元素以及随机字符串等等。

2. random模块的方法和函数

在Python中，random模块提供了很多函数和方法供我们使用，下面我们就来详细介绍一下一些常用的方法和函数。

2.1 随机整数

在Python中，我们可以用random模块生成一个指定范围内的随机整数。其函数名称为randint，并使用如下方法：


import random
random.randint(a, b)

其中a和b参数分别为指定的随机数范围的起始和结束位置。使用该函数可以生成范围内的随机整数，如下所示：


import random
num = random.randint(1, 100)
print(num)

以上代码将会在1~100中随机生成一个整数，num变量随机生成，每次运行该程序都将会输出不同的随机数。

2.2 随机浮点数

除了随机整数，我们还可以生成随机浮点数。random模块提供uniform函数帮助我们生成随机浮点数，其使用方法如下：


import random
random.uniform(a, b)

其中a和b分别为生成随机数的范围，返回的数字将会在a和b之间随机生成。与randint不同，uniform生成的是浮点型随机数，具备更加细致的精度。

2.3 随机排列

我们有时候需要对一个序列进行随机排列，这时候我们可以使用random中的shuffle方法。shuffle函数接受一个可变的序列，例如Python中一个列表对象，并对其进行随机排列操作。


import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(lst)
print(lst)

以上代码将会随机打乱lst列表元素顺序，每次打印都可能不同。

2.4 随机选取元素

除了随机排列序列外，我们还可以随机选择其中的一个元素，随机选取元素的方法是choice，该方法接受一个序列并从中随机选择一个元素，例如：


import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(random.choice(lst))

以上代码将生成lst列表中随机的一个元素。

2.5 随机字符串

在Python中，我们也可以用random模块生成随机字符串。这在一些数据模拟的操作中非常有用。可以使用string中的ascii_letters和digits方法生成所有的字符和数字，并利用join函数将它们连接成为字符串。具体实现如下：


import random,string
length = 10
s = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, length))
print(s)

以上代码将创建一个长度为10的随机字符串，由字母和数字组成。

3. random模块的应用场景

3.1 游戏开发

在游戏开发中，我们可能需要生成随机的数字或字符串，例如伤害值、攻击力等，或者生成随机的道具、装备等等，这时候可以使用random模块来完成这些操作。

3.2 数据模拟

在一些数据分析场景中，我们可能需要模拟一些数据场景，例如模拟用户行为等等。这时候我们可以使用random模块生成随机数据来模拟这些场景。

3.3 数据分析

在数据分析过程中，我们可能需要对一些数据进行随机化操作来测试模型效果或者进行样本选择等等。这时候可以使用random模块来完成这些操作。

4. random模块的运用示例

在Python中，random模块可以直接使用，非常方便。下面我们来看一个常规操作的Python代码，将对一些数字进行随机排序操作：


import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(lst)
print(lst)

以上代码将lst列表元素进行随机排序。

另外，在数据分析领域中，随机森林是一种十分常见的算法，其中随机化就是该算法的一个重要特点。下面我们来看一段利用random模块实现随机森林模型的Python代码：


import random
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
cancer = load_breast_cancer()
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=42)
# 构建模型
forest = RandomForestClassifier(n_estimators=5, random_state=2)
# 随机选择特征
forest.fit(X_train, y_train)
print("Accuracy on training set: {:.3f}".format(forest.score(X_train, y_train)))
print("Accuracy on test set: {:.3f}".format(forest.score(X_test, y_test)))

以上代码将随机选择特征进行分类操作，并打印输出模型在训练集上和测试集上的准确率。

5. 总结

Python的random模块提供了很多有用的函数和方法，可以用于生成随机数据和进行随机化操作。在游戏开发、数据模拟以及数据分析等领域都可以发挥很好的作用。与其他语言相比，Python的随机数生成更加方便和快速，非常适合快速原型开发和验证想法。

Python常用模块——random随机模块