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文章目录
- 引言
- 一、`random`模块简介
- 二、`random`模块的安装与导入
- 三、`random`模块的常用方法
- 3.1 `random()` - 均匀分布的浮点数
- 3.2 `randint(a, b)` - 整数范围
- 3.3 `uniform(a, b)` - 浮点数范围
- 3.4 `choice(seq)` - 随机选择
- 3.5 `shuffle(x[, random])` - 打乱列表
- 3.6 `sample(population, k)` - 随机采样
- 3.7 `gauss(mu, sigma)` - 正态分布
- 3.8 `seed(a=None, version=2)` - 设置种子
- 3.9 `triangular(low, high, mode)` - 三角分布
- 3.10 `betavariate(alpha, beta)` - Beta分布
- 3.11 `expovariate(lambd)` - 指数分布
- 3.12 `vonmisesvariate(mu, kappa)` - Von Mises分布
- 3.13 `paretovariate(alpha)` - Pareto分布
- 3.14 `weibullvariate(alpha, beta)` - Weibull分布
- 结束语
- 总结
引言
在编程中，随机性是构建游戏、模拟、加密算法以及统计测试等众多领域不可或缺的一部分。Python的random模块正是为此而生，它提供了生成伪随机数的各种函数，适用于多种场景。本文将深入探讨random模块中的常用方法，并通过实例来展示它们的用法。
一、random模块简介
random模块在Python标准库中，无需额外安装即可使用。它基于Mersenne Twister算法，这是一个广泛认可的随机数生成器。该模块提供了多种函数，可以生成不同分布的随机数，如均匀分布、正态分布、离散分布等。
二、random模块的安装与导入
random模块是Python标准库的一部分，因此无需安装。只需在你的脚本或交互式环境中导入即可开始使用：
import random
三、random模块的常用方法
3.1 random() - 均匀分布的浮点数
random.random()生成一个[0.0, 1.0)区间内的随机浮点数。这个方法是其他随机数生成函数的基础。
import randomprint(random.random())
3.2 randint(a, b) - 整数范围
random.randint(a, b)从a到b（包括a和b）之间返回一个随机整数。
print(random.randint(1, 10))
3.3 uniform(a, b) - 浮点数范围
random.uniform(a, b)返回一个a和b之间的随机浮点数，包括a和b。
print(random.uniform(1.5, 2.5))
3.4 choice(seq) - 随机选择
random.choice(seq)从序列seq中随机选择一个元素。
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
print(random.choice(colors))
3.5 shuffle(x[, random]) - 打乱列表
random.shuffle(x)将列表x中的元素打乱顺序。此方法修改原列表。
numbers = [1, 2, 3, 
