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Python中Random和Math模塊學(xué)習(xí)筆記

更新時(shí)間：2015年05月18日 09:46:05 投稿：junjie

這篇文章主要介紹了Python中Random和Math模塊學(xué)習(xí)筆記,本文講解了math模塊的數(shù)學(xué)常量、常用簡(jiǎn)單函數(shù)、三角函數(shù)等,講解了random模塊的常用函數(shù)、隨機(jī)挑選和排序等內(nèi)容,需要的朋友可以參考下

由于最近經(jīng)常使用到Python中random,math和time``datetime模塊, 所以決定花時(shí)間系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一下

1. math模塊

math中的函數(shù)不可以用于太過(guò)復(fù)雜的數(shù)的運(yùn)算, 如果需要復(fù)雜數(shù)的運(yùn)行最好使用cmath模塊中同名函數(shù), 如果想要更加高級(jí)的數(shù)學(xué)功能，可以考慮選擇標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)之外的numpy和scipy模塊，它們不但支持?jǐn)?shù)組和矩陣運(yùn)算，還有豐富的數(shù)學(xué)和物理方程可供使用

1.1. 數(shù)學(xué)常量

math.pi 這個(gè)數(shù)學(xué)常量等于 3.141592...
math.e 這個(gè)數(shù)學(xué)常量 e = 2.718281...,

1.2. 常用簡(jiǎn)單函數(shù)

math.ceil(x) : 對(duì)x向上取整，返回最小整數(shù)值大于或者等于x

復(fù)制代碼代碼如下:

# -*- coding:utf-8 -*-

import math  #僅在第一次聲明, 以下都將省略

print math.ceil(math.pi)  #math.pi是圓周率pi, 類(lèi)似于C/C++中的宏

//輸出4

math.floor(x) : 對(duì)x向下取整, 返回整數(shù)值小于或者等于x

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> import math

>>> math.floor(math.pi)

3.0

math.pow(x,y) : 指數(shù)運(yùn)算，得到x的y次方

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> math.pow(2, 3)

8.0

math.log(x[, base]) : 對(duì)數(shù)運(yùn)算，默認(rèn)基底為e的對(duì)數(shù)運(yùn)算。使用base參數(shù)時(shí)，改變對(duì)數(shù)的基底, 變?yōu)橐詁ase為底的對(duì)數(shù)運(yùn)算

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> math.log(10)

2.302585092994046

>>> math.log(8, 2)   #log(x)/log(base).

3.0

math.sqrt(x) 平方根計(jì)算

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> math.sqrt(4)

2.0

math.fabs(x) 取絕對(duì)值
math.factorial(x) 求階乘, 即x!
math.exp(x) 求e的x次方
1.3. 三角函數(shù)
以下函數(shù)都接收一個(gè)弧度(radian)為單位的x作為參數(shù)

復(fù)制代碼代碼如下:

math.acos(x) #求arccos(x)

math.asin(x) #求arcsin(x)

math.atan(x) #求arctan(x)

math.cos(x)  #求cos(x)

math.sin(x)  #求sin(x)

math.tan(x)  #求tan(x)

math.degrees(x) 角度制轉(zhuǎn)化為弧度制
math.radians(x) 弧度制轉(zhuǎn)化為角度制

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> math.degrees(math.pi / 2)

90.0

1.5. 雙曲函數(shù)和特殊函數(shù)

math.sinh(x), math.cosh(x), math.tanh(x), math.asinh(x), math.acosh(x), math.atanh(x)
還有些函數(shù)基本沒(méi)用過(guò)

2. random模塊

random模塊的作用是產(chǎn)生隨機(jī)數(shù), 這個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)了偽隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器

1.1. 常用函數(shù)

random.seed([x]) 用戶(hù)初始化一個(gè)隨機(jī)數(shù)種子, 可選參數(shù)可以是任何hashtable對(duì)象,默認(rèn)使用系統(tǒng)時(shí)間
random.randint(a, b) 返回一個(gè)a到b之間的整數(shù)

random.randrange([start], stop[, step]) 從指定范圍內(nèi)，按指定基數(shù)遞增的集合中獲取一個(gè)隨機(jī)數(shù)。如：random.randrange(10, 100, 2)，結(jié)果相當(dāng)于從[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中獲取一個(gè)隨機(jī)數(shù)。random.randrange(10, 100, 2)在結(jié)果上與 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。

random.randrange(start, stop, step)等價(jià)于random.choice(range(start, stop, step))

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> random.randrange(10, 100, 2)

90

1.2. 隨機(jī)挑選和排序
random.choice(sequence) : 從序列中獲取一個(gè)隨機(jī)元素. 參數(shù)sequence表示一個(gè)有序類(lèi)型。這里要說(shuō)明一下：sequence在python不是一種特定的類(lèi)型，而是泛指一系列的類(lèi)型。list, tuple, 字符串都屬于sequence

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> random.choice(range(10))

1

>>> random.choice((1, 2, 3, 4))

3

random.sample(sequence, k) # 從指定序列中隨機(jī)獲取指定長(zhǎng)度k的片斷。sample函數(shù)不會(huì)修改原有序列

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 

>>> new_lst = random.sample(lst, 6)

>>> print new_lst

[8, 9, 2, 1, 5, 4]

>>> print lst

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

random.shuffle(x[, random])，用于將一個(gè)列表中的元素打亂, 不會(huì)生成新的列表

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> random.shuffle(lst)

>>> print lst

[10, 5, 2, 7, 3, 9, 4, 8, 6, 1]

1.3. 隨機(jī)生成實(shí)數(shù)

生成的實(shí)數(shù)符合均勻分布(uniform distribution)

random.random() 隨機(jī)生成下一個(gè)實(shí)數(shù)，它在[0,1)范圍內(nèi)。
random.uniform(a,b) 隨機(jī)生成下一個(gè)實(shí)數(shù)，它在[a,b]范圍內(nèi)。

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> random.random()

0.019433835195078797

>>> random.uniform(3, 8)

6.830376841208885

random.gauss(mu,sigma) 隨機(jī)生成符合高斯分布的隨機(jī)數(shù)，mu,sigma為高斯分布的兩個(gè)參數(shù)。
random.expovariate(lambd) 隨機(jī)生成符合指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)，lambd為指數(shù)分布的參數(shù)。

其余是一些目前沒(méi)用過(guò)的函數(shù), 以后用到了再補(bǔ)充

3. 參考鏈接

random官網(wǎng)文檔
 math官方文檔

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