一、Python random简介

Python random 模块主要用于生成随机数。大部分python人都会用，但是一般人都是使用randint()帮我们生成某个范围的整数，但其实random模块还有很多非常使用的功能供我们使用，接下来我们就一一了解一下我们的random。

要使用 random 函数必须先导入：

import random

查看 random 模块中的内容:

1、random.random()方法

返回一个随机数，它在半开放区间 [0,1) 范围内，包含 0 但不包含 1，不需要设置参数

>>> random.random()
0.2616511625214011
>>> random.random()
0.8890603952284217
>>> random.random()
0.8248056914058357
>>> random.random()
0.2799936407293714
>>> random.random()
0.3768217306914913
>>> random.random()
0.7331169151350899
>>> random.random()
0.9229218977171018
>>> random.random()
0.36667098403412324

2、random.randint()方法

这是人们用得最多的方法，生成某个范围的随机整数，可以设置两个参数

# coding=utf-8

# 导入 random 包
import random

# 生成随机数
print(random.random())
# 生成某个范围的随机整数
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))

运行结果：

3、random.randrange()方法

random.randrange(开始, 结束, 步长)

此方法可以写三个参数，跟random.randint()是一样的，都是生成整数，但可以加上步长，可以设置1-3个参数

步长：每一次加几，好比循环里面的增量。默认是1。下图，我步长设置了2，就只会生成1-10之间的基数

# coding=utf-8

# 导入 random 包
import random

# 生成随机数
# print(random.random())
# 生成某个范围的随机整数
# print(random.randint(1, 10))
# 从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。
print(random.randrange(1, 10, 2))
print(random.randrange(1, 10, 2))
print(random.randrange(1, 10, 2))

运行结果：

4、random.uniform()方法

返回一个随机浮点数 N ，当 a <= b 时 a <= N <= b ，当 b < a 时 b <= N <= a 。

设置某个范围内的浮点数，可以设置两个参数

# coding=utf-8

# 导入 random 包
import random

# 生成随机数
# print(random.random())
# 生成某个范围的随机整数
# print(random.randint(1, 10))

print(random.uniform(1.2, 9.9))

运行结果：

4.882993131511566

5、random.choice()方法

随机输出choice里面的参数，拥有此方法，就不再需要写遍历了

从非空序列 seq 返回一个随机元素。如果 seq 为空，则引发 IndexError。

# coding=utf-8

# 导入 random 包
import random

# 生成随机数
# print(random.random())
# 生成某个范围的随机整数
# print(random.randint(1, 10))
# 从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。
print(random.randrange(1, 10, 2))
print(random.randrange(1, 10, 2))
print(random.randrange(1, 10, 2))
# 返回一个随机浮点数 N
# print(random.uniform(1.2, 9.9))
# 随机输出choice里面的参数
print(random.choice("helloworld"))

运行结果：

6、random.sample()方法

返回从总体序列或集合中选择的唯一元素的 k 长度列表。用于无重复的随机抽样。

# coding=utf-8

# 导入 random 包
import random

# 生成随机数
# print(random.random())
# 生成某个范围的随机整数
# print(random.randint(1, 10))
# 从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。

# 返回从总体序列或集合中选择的唯一元素的 k 长度列表。 用于无重复的随机抽样。
print(random.sample("helloworld", 4))

运行结果：

['h', 'l', 'l', 'o']

7、random.shuffle()方法

将序列随机打乱位置。

# coding=utf-8

# 导入 random 包
import random

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random.shuffle(arr)
print(arr)

运行结果：

[2, 6, 8, 4, 9, 5, 1, 3, 7]

8、seed() 方法

改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。

# coding=utf-8

# 导入 random 包
import random

# 生成随机数
# print(random.random())
# 生成某个范围的随机整数
# print(random.randint(1, 10))

random.seed()
print("使用默认种子生成随机数：", random.random())
print("使用默认种子生成随机数：", random.random())

random.seed(10)
print("使用整数 10 种子生成随机数：", random.random())
random.seed(10)
print("使用整数 10 种子生成随机数：", random.random())

random.seed("hello", 2)
print("使用字符串种子生成随机数：", random.random())

运行结果：

使用默认种子生成随机数： 0.8557562135918899
使用默认种子生成随机数： 0.8674208965484477
使用整数 10 种子生成随机数： 0.5714025946899135
使用整数 10 种子生成随机数： 0.5714025946899135
使用字符串种子生成随机数： 0.3537754404730722

二、分布的随机数

关于这种分布的随机，在我们python里不是太常用，以下这张图是从网络上截取的，如果有兴趣的小伙伴可以更加深入了解

三、random 模块常用方法

random 模块方法如下：

方法	描述
seed()	初始化随机数生成器
getstate()	返回捕获生成器当前内部状态的对象。
setstate()	state 应该是从之前调用 getstate() 获得的，并且 setstate() 将生成器的内部状态恢复到 getstate() 被调用时的状态。
getrandbits(k)	返回具有 k 个随机比特位的非负 Python 整数。此方法随 MersenneTwister 生成器一起提供，其他一些生成器也可能将其作为 API 的可选部分提供。在可能的情况下，getrandbits() 会启用 randrange() 来处理任意大的区间。
randrange()	从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。
randint(a, b)	返回随机整数 N 满足 a <= N <= b。
choice(seq)	从非空序列 seq 返回一个随机元素。如果 seq 为空，则引发 IndexError。
choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)	从 population 中选择替换，返回大小为 k 的元素列表。如果 population 为空，则引发 IndexError。
shuffle(x[, random])	将序列 x 随机打乱位置。
sample(population, k, *, counts=None)	返回从总体序列或集合中选择的唯一元素的 k 长度列表。用于无重复的随机抽样。
random()	返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。
uniform()	返回一个随机浮点数 N ，当 a <= b 时 a <= N <= b ，当 b < a 时 b <= N <= a 。
triangular(low, high, mode)	返回一个随机浮点数 N ，使得 low <= N <= high 并在这些边界之间使用指定的 mode 。 low 和 high 边界默认为零和一。 mode 参数默认为边界之间的中点，给出对称分布。
betavariate(alpha, beta)	Beta 分布。参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0。返回值的范围介于 0 和 1 之间。
expovariate(lambd)	指数分布。 lambd 是 1.0 除以所需的平均值，它应该是非零的。
gammavariate()	Gamma 分布（不是伽马函数）参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0。
gauss(mu, sigma)	正态分布，也称高斯分布。 mu 为平均值，而 sigma 为标准差。此函数要稍快于下面所定义的 normalvariate() 函数。
lognormvariate(mu, sigma)	对数正态分布。如果你采用这个分布的自然对数，你将得到一个正态分布，平均值为 mu 和标准差为 sigma 。 mu 可以是任何值，sigma 必须大于零。
normalvariate(mu, sigma)	正态分布。 mu 是平均值，sigma 是标准差。
vonmisesvariate(mu, kappa)	冯·米塞斯分布。 mu 是平均角度，以弧度表示，介于0和 2pi 之间，kappa 是浓度参数，必须大于或等于零。如果 kappa 等于零，则该分布在 0 到 2pi 的范围内减小到均匀的随机角度。
paretovariate(alpha)	帕累托分布。 alpha 是形状参数。
weibullvariate(alpha, beta)	威布尔分布。 alpha 是比例参数，beta 是形状参数。