虽然许多帖子都演示了如何获得一个随机整数，但最初的问题是如何生成随机整数（复数）：

如何在Python中生成介于0和9（含）之间的随机整数？

为了清楚起见，这里我们演示如何获得多个随机整数。

鉴于

>>> import random


lo = 0
hi = 10
size = 5

Code

多个随机整数

# A
>>> [lo + int(random.random() * (hi - lo)) for _ in range(size)]
[5, 6, 1, 3, 0]

# B
>>> [random.randint(lo, hi) for _ in range(size)]
[9, 7, 0, 7, 3]

# C
>>> [random.randrange(lo, hi) for _ in range(size)]
[8, 3, 6, 8, 7]

# D
>>> lst = list(range(lo, hi))
>>> random.shuffle(lst)
>>> [lst[i] for i in range(size)]
[6, 8, 2, 5, 1]

# E
>>> [random.choice(range(lo, hi)) for _ in range(size)]
[2, 1, 6, 9, 5]

随机整数样本

# F
>>> random.choices(range(lo, hi), k=size)
[3, 2, 0, 8, 2]

# G
>>> random.sample(range(lo, hi), k=size)
[4, 5, 1, 2, 3]

---

细节

一些帖子演示了如何本机生成多个随机整数。1以下是一些解决隐含问题的选项：

A： random.random返回范围为[0.0，1.0）的随机浮点值B： random.randit返回一个随机整数N，使得a<=N<=BC： random.randrange别名到randint（a，b+1）D： random.shuffle将序列打乱E： random.choice从非空序列中返回一个随机元素F： random.choices从总体中返回k个选择（带替换，Python 3.6+）G： random.sample从总体中返回k个唯一选择（无替换）：2

另请参阅R.Hettinger使用随机模块中的示例讨论分块和别名。

以下是标准库和Numpy中一些随机函数的比较：

| | random                | numpy.random                     |
|-|-----------------------|----------------------------------|
|A| random()              | random()                         |
|B| randint(low, high)    | randint(low, high)               |
|C| randrange(low, high)  | randint(low, high)               |
|D| shuffle(seq)          | shuffle(seq)                     |
|E| choice(seq)           | choice(seq)                      |
|F| choices(seq, k)       | choice(seq, size)                |
|G| sample(seq, k)        | choice(seq, size, replace=False) |

您还可以将Numpy中的许多分布中的一个快速转换为随机整数的样本。3

示例

>>> np.random.normal(loc=5, scale=10, size=size).astype(int)
array([17, 10,  3,  1, 16])

>>> np.random.poisson(lam=1, size=size).astype(int)
array([1, 3, 0, 2, 0])

>>> np.random.lognormal(mean=0.0, sigma=1.0, size=size).astype(int)
array([1, 3, 1, 5, 1])

1Namely@John Lawrence Aspden、@S T Mohammed、@SiddTheKid、@user14372、@zangw等。2@prashanth提到这个模块显示一个整数。3由@Siddharth Satpathy演示

选择阵列的大小（在本例中，我选择的大小为20）。然后，使用以下方法：

import numpy as np   
np.random.randint(10, size=(1, 20))

您可以期望看到以下形式的输出（每次运行时都会返回不同的随机整数；因此，您可以期望输出数组中的整数与下面给出的示例不同）。

array([[1, 6, 1, 2, 8, 6, 3, 3, 2, 5, 6, 5, 0, 9, 5, 6, 4, 5, 9, 3]])

您可以尝试从Python导入随机模块，然后让它在九个数字之间进行选择。这真的很基本。

import random
numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

    

如果以后要使用，可以尝试将计算机选择的值放在变量中，但如果不使用，打印功能应该这样工作：

choice = random.choice(numbers)
print(choice)

尝试random.randrange：

from random import randrange
print(randrange(10))

secrets模块是Python 3.6中的新模块。这比用于加密或安全用途的随机模块要好。

要随机打印0-9范围内的整数，请执行以下操作：

from secrets import randbelow
print(randbelow(10))

有关详细信息，请参见PEP 506。

注意，这确实取决于用例。使用随机模块，您可以设置一个随机种子，这对于伪随机但可重复的结果很有用，而这对于机密模块是不可能的。

随机模块也更快（在Python 3.9上测试）：

>>> timeit.timeit("random.randrange(10)", setup="import random")
0.4920286529999771
>>> timeit.timeit("secrets.randbelow(10)", setup="import secrets")
2.0670733770000425

试试看：

from random import randrange, uniform

# randrange gives you an integral value
irand = randrange(0, 10)

# uniform gives you a floating-point value
frand = uniform(0, 10)