Modulul aleator furnizează funcții pentru generarea de numere aleatoare, litere, selectarea aleatorie a elementelor de secvență.
random.seed ([X], versiunea = 2) - inițializarea generatorului de numere aleatoare. Dacă X nu este specificat, se folosește timpul sistemului.
random.getstate () - starea internă a generatorului.
random.setstate (state) - restabilește starea internă a generatorului. Parametrul de stare trebuie obținut prin funcția getstate ().
random.getrandbits (N) - returnează N biți aleatorii.
random.randrange (start, stop, step) - returneaza un numar selectat aleator din secventa.
random.randint (A, B) este un intreg aleatoriu N, A ≤ N ≤ B.
random.choice (secventa) este un element aleator al unei secvente non-goale.
random.shuffle (secvență, [rand]) - amestecă secvența (secvența se modifică). Prin urmare, funcția nu funcționează pentru obiecte imuabile.
random.sample (populație, k) este o listă cu lungimea k din populație.
random.random () este un număr aleator între 0 și 1.
(A, B) este un număr aleatoriu cu virgulă mobilă, A ≤ N ≤ B (sau B ≤ N ≤ A).
aleatoriu triunghiular (mod scăzut, înalt) - un număr aleator cu punct de plutire, scăzut ≤ N ≤ înalt. Mode - distribuție.
random distribuție beta (alfa, beta) - beta. alpha> 0, beta> 0. Returnează de la 0 la 1.
random.expovariate (lambd) - distribuție exponențială. lambd este 1 / mediu dorit. Lambd trebuie să fie nenăscut. Valorile returnate sunt de la 0 la plus infinit, dacă lambd este pozitiv și de la minus infinit la 0, dacă lambd este negativ.
distribuție random. gamma mariană (alfa, beta) - gamma. Condiții pentru parametrii alfa> 0 și beta> 0.
random.gauss (valoare, deviație standard) este distribuția Gaussiană.
random.lognormvariate (mu, sigma) este logaritmul distribuirii normale. Dacă luăm logaritmul natural al acestei distribuții, atunci veți obține o distribuție normală cu semnalul mu și deviația standard sigma. mu poate avea orice valoare, iar sigma trebuie să fie mai mare decât zero.
random.normalvariate (mu, sigma) - distribuție normală. mu este media, sigma este abaterea standard.
- mu este unghiul mediu exprimat în radiani de la 0 la 2π, iar kappa este parametrul de concentrație care trebuie să fie mai mare sau egal cu zero. În cazul în care kappa este zero, această distribuție se reduce la un unghi aleatoriu în intervalul de la 0 la 2π.
random.paretovariate (alpha) - distribuție Pareto.
random.weibullvariate (alfa, beta) - distribuție Weibull.
Totul este destul de simplu și acum puteți genera numere și secvențe aleatorii. Mult noroc în cercetarea voastră!