python隨機模組22個函式詳解(下)
作者：小伍哥
這篇文章繼續給大家介紹python中的隨機模組，隨機數可以用於數學，遊戲，安全等領域中，還經常被嵌入到演算法中，用以提高演算法效率，並提高程式的安全性。平時資料分析各種分佈的資料構造也會用到。
12 uniform
描述:
產生
[a,b]
範圍內一個隨機
浮點數
。uniform（）的a，b引數不需要遵循a<=b的規則，即a小b大也可以，此時生成［b，a］範圍內的隨機浮點數。
語法:
random。uniform（x， y）
random。uniform（10， 11）
10。789198208817488
13 triangular
描述:
返回一個low <=>
語法:r
andom。triangular（low， high， mode）
data = ［random。triangular（2，2，3） for i in range（20000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
無法顯示
14 vonmisesvariate
描述:
卡帕分佈
語法:
vonmisesvariate（mu， kappa）
data = ［random。vonmisesvariate（2，2） for i in range（20000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
15 weibullvariate
描述:
威布林分佈
語法:
random。weibullvariate（alpha， beta）
data = ［random。weibullvariate（1，2） for i in range（20000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
16 betavariate
描述:
β分佈
語法:
random。betavariate（alpha， beta）
data = ［random。betavariate（1，2） for i in range（20000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
17 expovariate
描述:
指數分佈
語法:
random。expovariate（lambd）
data = ［random。expovariate（2） for i in range（50000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
18 gammavariate
描述:
伽馬分佈
語法:
random。gammavariate（alpha， beta）
data = ［random。gammavariate（2，2） for i in range（50000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
19 gauss
描述:
高斯分佈
語法:
random。gauss（mu， sigma）
data = ［random。gauss（2，2） for i in range（50000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
20 lognormvariate
描述:
對數正態分佈
語法:
random。lognormvariate（mu， sigma）
示例:
data = ［random。lognormvariate（4，2） for i in range（50000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
21 normalvariate
描述:
正態分佈
語法:
random。normalvariate（mu， sigma）
data = ［random。normalvariate（2，4） for i in range（20000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
22 paretovariate
描述:
帕累託分佈
語法:
random。paretovariate（alpha）
data = ［random。paretovariate（4） for i in range（50000）］
#直方圖
plt。hist（data， bins=100， color=“#FF0000”， alpha=。7）
#密度圖
sns。kdeplot（data， shade=True，color=“#FF0000”）
直方圖
密度圖
