Python 随机产生[0,100]以内的随机数，找到最大值和最小值并交换位置

过程如图所示：

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获取1~100以内的随机数有两种方法：

方法1：可以通过Math类中的random方法获取随机数，再乘以100加1，然后转换为int类型即可。

方法2：可以通过Random类中的nextInt方法获取随机数。

扩展资料

函数使用补充说明

1、random是用于生成随机数的，可以利用它随机生成数字或者选择字符串。

random.random()，用于生成一个随机浮点数：range[0.0,1.0)。

random.uniform(a,b)，用于生成一个指定范围内的随机浮点数，a,b为上下限，只要a!=b,就会生成介于两者之间的一个浮点数，若a=b，则生成的浮点数就是a。

random.randint(a,b)，用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a=n=b;若a=b，则n=a；若ab，报错。

random.randrange(, stop [,step])，从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1。

random.choice(sequence)，从序列中获取一个随机元素，参数sequence表示一个有序类型，并不是一种特定类型，泛指list，tuple，字符串等。

random.shuffle(x[,random])，用于将一个列表中的元素打乱。

random.sample(sequence,k)，从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回，sample函数不会修改原有序列。

2、Python中有join()和os.path.join()两个函数，具体作用如下：

join()：连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。

os.path.join()：将多个路径组合后返回。

python的rand怎么用

python中的randint用来生成随机数，在使用randint之前，需要调用random库。其表达是为random.randint(x,y)，参数x和y代表生成随机数的区间范围。

random() 函数命名来源于英文单词random（随机）。randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数。

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

函数randint的使用

1、OUT = RANDINT

产生一个“ 0 ”或“ 1 ”等概率。

2、OUT = RANDINT(M)

生成的M 矩阵的随机二进制数字，“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。

3、OUT = RANDINT(M,N)

生成的（M,N) 矩阵的随机二进制数字,“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。

4、OUT = RANDINT(M,N,RANGE)

生成的(M,N) 矩阵的随机二进制数字，RANGE范围可以是标量或向量。

标量：为正的话，取值为[0,RANGE-1] ，为负的话，取值为 [RANGE+1, 0]。

向量：取值为[RANGE(1), RANGE(2)]。

5、OUT = RANDINT(M,N,RANGE,STATE)

resets the state of RAND to STATE。

如何用python生成随机的15行6列的随机数据

用python生成随机的15行6列的随机数据的方法如下：

1.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。

怎么用python生成随机数？

在Python中，random模块用于生成随机数。下面介绍下random模块中常用的几个函数

01

打开我们python的ide

02

在打开的shell中，首先需要导入random库，才可以使用random中的方法，首先介绍下应用最多的函数，random.random（），可以生成一个0到1的随机符点数

03

random.uniform（a,b）函数，生成指定范围内的随机符点数，如下图

04

random.randint（a,b）函数，生成一个指定范围内的整数，如下图

05

random.choice(sqe)函数，从sqe序列中得到一个随机元素，如下图，序列元素可以包含很多种类，集合，列表，甚至元组都可以作为参数进行传递

python函数深入浅出 17.random.randint()函数详解

random() 函数命名来源于英文单词random(随机)。

randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

random.randint() 函数的例子：

用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n：a=n=b

a必须小于或等于b，否则报错。

其他random的方法：

无

随机数是用于生成测试入参的好办法，也常见于各种需要随机的场合。

但是每次随机带来的不确定性也会造成某些验证功能的困难，因此可以使用random.seed()通过指定随机的种子值保证每次生成随机数是同一序列的伪随机数。观察下面的输出：

对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇

python用什么函数产生随机数

在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import

random.random:

random.random():生成一个0-1之间的随机浮点数.例:

[python] view plain copy

import random

print random.random()

# 0.87594424128

random.uniform

random.uniform(a, b):生成[a,b]之间的浮点数.例:

[python] view plain copy

import random

print random.uniform(0, 10)

# 5.27462570463

random.ranint

random.randint(a, b):生成[a,b]之间的整数.例:

[python] view plain copy

import random

print random.randint(0, 10)

# 8

random.randrange

random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step为基数随机取一个数.如random.randrange(0, 20, 2),相当于从[0,2,4,6,...,18]中随机取一个.例:

[python] view plain copy

import random

print random.randrange(0, 20, 2)

# 14

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