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Python编程技术

Python正则表达式re模块讲解以及其案例举例

Mac环境下怎么设置默认Python版本

Python+random模块实现随机抽样

python的random库，提供了很多随机抽样方法。

1. 设置随机数种子 seed()

在适当的情形下，为例保证抽样的结果固定，不因多次运行而改变，可以设置随机数种子。

如果不设置则是以当前系统时间作为随机数种子。

设置随机数种子使用的是random.seed()方法。代码示例如下。

import random
random.seed(100)

在jupyternotebook中，seed的影响范围只限于每个代码格子内。

2. random() 与 randint()

random库的random()函数，作为该模块中其他随机方法的基础。

可以在区间 [0.0, 1.0) 内随机生成一个浮点数。

如果想要产生其他范围内的浮点数，则可以使用random.uniform(a,b)方法，

以产生[a,b]范围内一个随机浮点数。

具体示例如下：

random.random()

random库的randint()方法则可以在给定区间内随机生一个整数。（左右边界值都可以取）

random.randint(1,2)

输出效果如下图所示：

此外，如果使用random.randrange(a,b,step)方法，则还可以在原有基础上，限制range的步长，再取整数。

3. sample()方法无放回抽样

sample()方法可以从给定序列中随机抽取n个元素（无放回抽样。）

该方法语法如下：

random.sample(population,k)

random.seed(13)
listA = ["a", "b", "c"]
random.sample(listA,2)

4. choice() 与 choices() 有放回抽样

choice() 与 choices()可以实现从给定的序列中进行有放回地随机抽样。

其中chioce()只抽一次，而choices() 表示抽取多次。

random.choices()方法的语法如下：

random.choices(population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1)

import random

listA = ["a", "b", "c"]
print(random.choice(listA))
print(random.choices(listA, k=2))

5. shuffle()方法

shuffle()方法可以实现，对序列的随机排序，即打乱原有序列。

random.seed(13)
listA = ["a", "b", "c"]
random.shuffle(listA)
listA

6. 猜拳小案例

看似简单朴实的案例，往往蕴含着许多值得参考和借鉴的细节。

以猜拳小游戏案例为例，要求是玩家对电脑，电脑随机出，玩家以输入的方式。

import random
while 1:
  s = int(random.randint(1, 3))
  if s == 1:
      ind = "石头"
  elif s == 2:
      ind = "剪子"
  elif s == 3:
      ind = "布"
  m = input('【猜拳游戏】输入 石头、剪子、布猜拳,输入"end"结束游戏:\n')
  blist = ["石头", "剪子", "布"]
  if (m not in blist) and (m != 'end'):
      print ("输入错误，请重新输入！")
  elif (m not in blist) and (m == 'end'):
      print ("\n游戏退出中...")
      print("已退出")
      break
  elif m == ind :
      print ("电脑出了： " + ind + "，平局！")
  elif (m == '石头' and ind =='剪子') or (m == '剪子' and ind =='布') or (m == '布' and ind =='石头'):
      print ("电脑出了： " + ind +"，你赢了！")
  elif (m == '石头' and ind =='布') or (m == '剪子' and ind =='石头') or (m == '布' and ind =='剪子'):
      print ("电脑出了： " + ind +"，你输了！")