Python中Random和Math模組學習筆記

由於最近經常使用到Python中random,math和time``datetime模組, 所以決定花時間系統的學習一下

1. math模組

math中的函數不可以用於太過複雜的數的運算, 如果需要複雜數的運行最好使用cmath模組中同名函數, 如果想要更加進階的數學功能，可以考慮選擇標準庫之外的numpy和scipy模組，它們不但支援數組和矩陣運算，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，預設基底為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模組

random模組的作用是產生隨機數, 這個模組實現了偽隨機數產生器

1.1. 常用函數

random.seed([x]) 使用者初始化一個隨機數種子, 選擇性參數可以是任何hashtable對象,預設使用系統時間
random.randint(a, b) 返回一個a到b之間的整數

random.randrange([start], stop[, step]) 從指定範圍內，按指定基數遞增的集合中 擷取一個隨機數。如：random.randrange(10, 100, 2)，結果相當於從[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中擷取一個隨機數。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) : 從序列中擷取一個隨機元素. 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) # 從指定序列中隨機擷取指定長度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, 不會產生新的列表

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. 隨機產生實數

產生的實數符合均勻分布(uniform distribution)

random.random() 隨機產生下一個實數，它在[0,1)範圍內。
random.uniform(a,b) 隨機產生下一個實數，它在[a,b]範圍內。

代碼如下:

>>> random.random()
0.019433835195078797
>>> random.uniform(3, 8)
6.830376841208885

random.gauss(mu,sigma) 隨機產生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) 隨機產生符合指數分布的隨機數，lambd為指數分布的參數。

其餘是一些目前沒用過的函數, 以後用到了再補充

3. 參考連結

random官網文檔
math官方文檔

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