우리는 이전에도 Random 모듈에 대해 여러 번 언급한 적이 있습니다. 이번 섹션에서는 Random 모듈의 사용법을 자세히 소개하겠습니다. 무작위 모듈은 주로 난수 생성을 위한 몇 가지 기능을 제공합니다. 다음 표에는 무작위 모듈에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 기능이 요약되어 있습니다.
0에서 1까지의 임의의 부동 소수점 숫자를 생성합니다. 다음 예를 참조하세요.
importrandom=random.random()b=random.random()c=random.random()print(a)print(b)print(c)
출력은 다음과 같습니다
0.7879655602680620.205244861798563160.8732074424182436
반환된 부동 소수점 숫자의 값과 자릿수가 반드시 동일하지는 않다는 것을 알 수 있습니다.
randint와 randrange의 차이점에 주목할 필요가 있습니다. Randint에는 a와 b가 포함되어 있는 반면, 나중에 언급할 randint에는 a와 b가 포함되어 있지 않습니다.
상한값과 하한값이 포함되어 있는지 테스트할 수 있는 코드는 다음과 같습니다.
importrandom=random.randint(1,3)b=random.randint(1,3)c=random.randint(1,3)print(a)print(b)print(c)
출력은 다음과 같습니다
312
a와 b의 값이 포함되어 있음을 알 수 있습니다.
우리는 주로 이 메소드에 a와 b의 값이 포함되어 있는지 확인하기 위해 테스트를 사용합니다.
importrandom=random.randrange(1,3)b=random.randrange(1,3)c=random.randrange(1,3)d=random.randrange(1,3)print(a)print(b)print( c)인쇄(d)
출력은 다음과 같습니다
2212
테스트 결과를 보면 1과 2만이 하한값 3을 포함하지 않는 것을 알 수 있습니다. 직접 실행해 볼 수도 있습니다.
섹션 2에서 random.shuffle(x) 함수를 사용했습니다. 이 함수는 시퀀스를 재정렬할 수 있지만 변경 가능한 시퀀스에서만 작동하므로 목록의 요소를 섞는 데 자주 사용됩니다.
importranoma=['d','o','t','c','p','p']print('셔플 전 목록:',a)random.shuffle(a)print('셔플 엉망 최대 목록: ',a)출력은 다음과 같습니다
섞기 전 목록: ['d','o','t','c','p','p'] 섞기 후 목록: ['c','d','p', 'p', '에게']
random.choice(x)는 시퀀스에서 임의의 요소를 반환할 수 있습니다. 다음과 같이 사용됩니다.
importranoma=['d','o','t','c','p','p']b='dotcpp'c=('d','o','t','c' ,'p','p')print(random.choice(a))print(random.choice(b))print(random.choice(c))출력은 다음과 같습니다
odp
지정된 범위 내에서 임의의 부동 소수점 숫자를 생성하는 데 사용되는 코드는 다음과 같습니다.
importrandom=random.uniform(1.1,3.3)b=random.uniform(5,6)c=random.uniform(100,200)print(a)print(b)print(c)
출력은 다음과 같습니다
2.58026565795090875.977193880181603141.03779834775494
이것이 무작위 모듈의 기능에 관한 전부입니다. 위의 6가지 사용법에는 난수 생성을 위한 일반적인 방법이 포함되어 있습니다. 무작위 모듈에서 더 많은 방법을 사용하려면 Python 도움말 문서에서 자세히 알아볼 수 있습니다.