這篇文章主要介紹了Python中Random和Math模塊學習筆記,本文講解了math模塊的數學常量、常用簡單函數、三角函數等,講解了random模塊的常用函數、隨機挑選和排序等內容,需要的朋友可以參考下
由於最近經常使用到Python中random,math和time``datetime模塊, 所以決定花時間系統的學習一下
1. math模塊
math中的函數不可以用於太過復雜的數的運算, 如果需要復雜數的運行最好使用cmath模塊中同名函數, 如果想要更加高級的數學功能，可以考慮選擇標准庫之外的numpy和scipy模塊，它們不但支持數組和矩陣運算，還有豐富的數學和物理方程可供使用
1.1. 數學常量
math.pi 這個數學常量等於 3.141592...
math.e 這個數學常量 e = 2.718281...,
1.2. 常用簡單函數
math.ceil(x) : 對x向上取整，返回最小整數值大於或者等於x
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, 類似於C/C++中的宏
//輸出4
math.floor(x) : 對x向下取整, 返回整數值小於或者等於x
代碼如下:
>>> import math
>>> math.floor(math.pi)
3.0
math.pow(x,y) : 指數運算，得到x的y次方
代碼如下:
>>> math.pow(2, 3)
8.0
math.log(x[, base]) : 對數運算，默認基底為e的對數運算。使用base參數時，改變對數的基底, 變為以base為底的對數運算
代碼如下:
>>> math.log(10)
2.302585092994046
>>> math.log(8, 2) #log(x)/log(base).
3.0
math.sqrt(x) 平方根計算
代碼如下:
>>> math.sqrt(4)
2.0
math.fabs(x) 取絕對值
math.factorial(x) 求階乘, 即x!
math.exp(x) 求e的x次方
1.3. 三角函數
以下函數都接收一個弧度(radian)為單位的x作為參數
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) 角度制轉化為弧度制
math.radians(x) 弧度制轉化為角度制
代碼如下:
>>> math.degrees(math.pi / 2)
90.0
1.5. 雙曲函數和特殊函數
math.sinh(x), math.cosh(x), math.tanh(x), math.asinh(x), math.acosh(x), math.atanh(x)
還有些函數基本沒用過
2. random模塊
random模塊的作用是產生隨機數, 這個模塊實現了偽隨機數產生器
1.1. 常用函數
random.seed([x]) 用戶初始化一個隨機數種子, 可選參數可以是任何hashtable對象,默認使用系統時間
random.randint(a, b) 返回一個a到b之間的整數
random.randrange([start], stop[, step]) 從指定范圍內，按指定基數遞增的集合中 獲取一個隨機數。如：random.randrange(10, 100, 2)，結果相當於從[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中獲取一個隨機數。random.randrange(10, 100, 2)在結果上與 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。
random.randrange(start, stop, step)等價於random.choice(range(start, stop, step))
代碼如下:
>>> random.randrange(10, 100, 2)
90
1.2. 隨機挑選和排序
random.choice(sequence) : 從序列中獲取一個隨機元素. 參數sequence表示一個有序類型。這裡要說明 一下：sequence在python不是一種特定的類型，而是泛指一系列的類型。list, tuple, 字符串都屬於sequence
代碼如下:
>>> random.choice(range(10))
1
>>> random.choice((1, 2, 3, 4))
3
random.sample(sequence, k) # 從指定序列中隨機獲取指定長度k的片斷。sample函數不會修改原有序列
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])，用於將一個列表中的元素打亂, 不會生成新的列表
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. 隨機生成實數
生成的實數符合均勻分布(uniform distribution)
random.random() 隨機生成下一個實數，它在[0,1)范圍內。
random.uniform(a,b) 隨機生成下一個實數，它在[a,b]范圍內。
代碼如下:
>>> random.random()
0.019433835195078797
>>> random.uniform(3, 8)
6.830376841208885
random.gauss(mu,sigma) 隨機生成符合高斯分布的隨機數，mu,sigma為高斯分布的兩個參數。
random.expovariate(lambd) 隨機生成符合指數分布的隨機數，lambd為指數分布的參數。
