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Python 랜덤 모듈(Random)

Python에서 임의 수를 생성할 수 있는 랜덤 모듈을 사용할 수 있습니다.

Python은 임의 수를 생성할 수 있는 모듈을 제공합니다.

이들은 시드에 따라 생성되는 숫자 시퀀스 때문에 가짜 임의 수입니다.

시드 값이 같으면 시퀀스도 같습니다. 예를 들어, 사용하면2시드 값으로 사용되면 항상 다음과 같은 시퀀스를 볼 수 있습니다。

import random
random.seed(2)
print(random.random())
print(random.random())
print(random.random())

출력은 항상 다음 순서로 따릅니다:

0.9560342718892494
0.9478274870593494
0.05655136772680869

그렇게 무작위적이지 않네요?이 생성기는 완전히 결정적이므로 암호화 목적에 사용하지 마세요.

이는 랜덤 모듈에서 정의된 함수 목록이며, 간단히 그 기능을 설명합니다.

파이썬 랜덤 모듈의 함수 목록
기능설명
seed(a=None, version=2)랜덤 수 생성기를 초기화합니다
getstate()생성기의 현재 내부 상태를 포함한 객체를 반환합니다
setstate(state)기본 상태를 복원합니다
getrandbits(k)k개 랜덤 비트를 가진 파이썬 정수를 반환합니다
randrange(start, stop[, step])범위 내의 랜덤 정수를 반환합니다
randint(a, b)a와 b 사이의 랜덤 정수를 반환합니다
choice(seq)비어있지 않은 시퀀스에서 랜덤 요소를 반환합니다
shuffle(seq)랜덤 시퀀스
sample(population, k)채우기 시퀀스에서 선택된 독특한 요소의 ak 길이의 리스트를 반환합니다
random()범위 [0.0,1.0)의 다음 랜덤 플로팅 숫자
uniform(a, b)a와 b 사이의 랜덤 플로팅 숫자를 반환합니다
triangular(low, high, mode)하위와 높은 사이의 랜덤 플로팅 숫자를 반환하고, 이 경계 사이에서 패턴을 지정합니다
betavariate(alpha, beta)베타 분포
expovariate(lambd)지수 분포
gammavariate(alpha, beta)가마 분포
gauss(mu, sigma)고스 분포
lognormvariate(mu, sigma)로그 정态 분포
normalvariate(mu, sigma)정态 분포
vonmisesvariate(mu, kappa)

Vonmises 분포

paretovariate(alpha)파레토 분포
weibullvariate(alpha, beta)위버럴 분포