今天遇到同样的问题,就来答一波吧
①.,如果是在类中,那么就很简单了,类中的一个函数调用另一个函数,只要在那个被调用的函数前加self即可（图如下,详细可以参考笔者博客）,
①. 从给定参数的正态分布中生成随机数
当考虑从正态分布中生成随机数时,应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差）,有了这些,就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了.这里调用了Numpy模块中的random.normal函数,由于逻辑非参简单,所有直接贴上代码如下：
考虑从均匀分布中获取随机数的时候,要事先知道均匀分布的下界和上界,然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数.
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数,比如已知盒子中每种颜色的球的比例,猜测下一次取出的球的颜色.今天这一节介绍的问题和上面的例子相似,要求给定一个概率列表,从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数,分两部分讨论.
假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表,两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现,那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢?今天这一节我们考虑用均匀分布来模拟概率,代码如下：
给定一个区间列表和一个与之对应的概率列表,两个列表相应位置的元素组成的元组即表示某数字出现在某区间内的概率是多少,已知这些,我们如何生成随机数呢?这里我们通过两次使用均匀分布达到目的,代码如下：
在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径,一是random模块,另一个是numpy库中random函数.
在我们日常使用中,如果是为了得到随机的单个数,多考虑random模块；如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵,就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数
第一段：random模块
第二段：numpy库中random函数
作用：随机生成一个 [0,1) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b] 的整数
作用：从列表,元组,字符串、集合（可用于for循环的数据类型）中随机选择一个元素
作用：在生成的以a为始,每step递增,以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数
作用：打乱一个列表的元素顺序
从序列population中随机取出k个数；population的类型可以是列表、元组、集合、字符串；
在Numpy库中,常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数.
作用：返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
备注：标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N（0,1）.对应的正态分布曲线如下所示,即
作用：使用方法与np.random.randn()函数相同 ,通过本函数可以返回一个或一组服从"0~1"均匀分布的随机样本值.随机样本取值范围是[0,1),不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
输入：
low—–为最小值
high—-为最大值
size—–为数组维度大小
dtype—为数据类型,默认的数据类型是np.int.
作用： 返回随机整数或整型数组,范围区间为[low,high）,包含low,不包含high； high没有填写时,默认生成随机数的范围是[0,low
np.random.random([size])
作用：生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
参考文档1： 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）
#----
pre t="code" l="python" import random
random.random()
0.
random.uniform(1, 10)
random.choice('abcdefg%^*f')
import string
eplace(" ","")
'fih'
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