pythonのモジュール「random」の使い方を説明します。
python公式サイトに沿って説明します。
random自体あまり使う機会はないですが
独断と偏見で使う頻度順に並べてみました。
前提として、先にrandomモジュールをインポートしておきましょう。
import random(randomの中では)よく使うもの
random.random()
0〜1の間でfloat型を出力します。
random.random()
> 0.1184079508887469random.uniform(a,b)
a と b の間でfloat型で出力します。
random.uniform(a, b)のaとbは、a <= b でも b <= a でもOKです。
random.uniform(1, 2)
> 1.7518989547864328
random.uniform(3.3, 2.5)
> 2.5692247834961908random.randint(a, b)
整数 a と b の間の整数int型を出力します。
a と b は「 a < b 」の大小関係が必須です。
random.randint(0, 5)
> 4random.randrange(start, end [, step])
整数のstartとendの間でstepごとの整数int型を出力します。
start = 0の場合、randrange( end )の形で1つの変数で済みます。
random.randrange(1, 10, 2)
> 7
random.randrange(2)
> 0(randomの中では)知っていると便利なもの
random.choice(seq)
空ではないシーケンスseqから要素を一つ取り出します。
空のシーケンスの場合はエラーを吐き出します。
random.choice([‘one’, ‘two’, ‘three’])
> ‘two’random.sample(seq, k)
空ではないシーケンスや集団seqの中から
ランダムにk個の要素をリストで吐き出します。
random.sample([‘a’, ’b’, ’c’, ‘d’, ‘e’], 5)
> [‘c’, ‘d’, ‘’b, ‘’e, ‘a’]
random.sample(range(10),3)
> [2, 7, 3]個人的に面白いなと感じたもの
random.gauss(mu, sigma)
正規分布(ガウス分布)に基づいて乱数を発生させる。
muは平均、sigmaは標準偏差です。
random.gauss(0.5, 0.01)
> 0.49557831862535207
random.gauss(0.5, 0.4)
> 0.29929331935567965
