【python】python中的print函数以及产生随机数据的方式

一直以来对于python语句中print函数的用法以及产生随机数的方法一直是一知半解，可是平时有经常用到它们，索性今天就整理一下。
一，产生随机数的方法
1,使用random模块：import random
使用random函数中的uniform(a,b)可以生成一个在a,b之间的浮点数：

fl = random.uniform(2,8)fl

fl=6.398603973099546
注：a不一定要比b小

使用函数randint(a,b)来生成一个随机整数，用法和uniform()基本相同：

int_1 = random.randint(12,18)

int_1 =14
注：这里a一定要小于b

使用函数random.randrange(a,b,c )来获取一个整数，该整数的范围是从a到b以成为步长的随机整数：

rr_d = random.randrange(0, 101, 35)

rr_d=70
randrange与randint的区别：
（1），randrange通过步长去随机数，比randint能完成更多功能，比如：只取偶数随机数。
（2），randrange(a,b,c )中下限b是取不到的，而randint(a,b)中可以去到下限b

使用函数random.random() 来获取一个[0,1)的浮点数：

fl_2 = random.random() 

fl_2 =0.7456147918442881

使用choice()函数来从字符串中随机得到一个字符，如：

r1 = random.choice('abcdefg&#%^*f')

r1 = ‘d’
使用sample函数从多个字符中选取特定数量的字符，如：

r2 = random.sample('abcdefghij',3) 

r2 = [‘c’,’d’,’i’]

2,使用numpy模块：import numpy.random
使用rand()函数 产生[0,1]的浮点随机数,括号里面的参数可以指定产生数组的形状，如：

若是size为空则得到的是一个浮点数：

使用randn()函数产生标准正太分布随机数，参数含义与random相同
使用randint()函数产生指定范围的随机数，最后一个参数是元祖，他确定数组的形状，如：

同样的若是size为空，则得到的是一个整形数字：

使用normal(）函数来得到基于正太分布的随机数，如：

注：第一个参数是均值，第二个参数是标准差
使用uniform()函数获取基于均匀分布的随机数，如：

注：#前两个参数分别是区间的初始值和终值
使用poisson()函数来获取基于泊松分布的随机数，如：

使用permutation()随机生成一个乱序数组，当参数是n时，返回[0,n)的乱序，他返回一个新数组，如：

使用shuffle()函数获取直接将原数组打乱的随机数组：

使用choice()函数从指定的样本中随机抽取，如：

二，print函数的用法
1，类似于C风格

s='hello'lens = len(s)print("The length of %s is %d" % (s,lens))  

结果为：“The length of hello is 5”

2，使用字符串的format函数

(未完待续…….)