python中的random库

1. 核心功能

• 生成伪随机数：包括整数、浮点数、序列等。
• 随机操作：设置种子、随机选择、打乱序列顺序等。

2. 常用类与方法

• 基本随机函数：

  • random.random()：生成 [0.0, 1.0) 之间的随机浮点数。
  • random.seed(a)：设置随机数种子（a 为整数或浮点数，默认以系统时间为种子）。

• 扩展随机函数：

  • random.randint(a, b)：生成 [a, b] 之间的随机整数。
  • random.uniform(a, b)：生成 [a, b] 之间的随机浮点数。
  • random.randrange(start, stop[, step])：生成指定范围内以指定步长递增的随机整数。
  • random.choice(seq)：从序列 seq（如列表、元组、字符串）中随机选择一个元素。
  • random.shuffle(x)：打乱序列 x 的顺序（直接修改原序列）。
  • random.sample(population, k)：从总体 population 中随机选择 k 个不重复的元素。

3. 使用示例

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import random

# 生成随机浮点数和整数
print("随机浮点数:", random.random())  # 输出: 0.5488135039273248
print("随机整数:", random.randint(1, 10))  # 输出: 7

# 从列表中随机选择元素和打乱列表顺序
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print("随机选择元素:", random.choice(my_list))  # 输出: 3
random.shuffle(my_list)
print("打乱后的列表:", my_list)  # 输出: [2, 5, 1, 4, 3]

# 生成指定范围内的随机浮点数和整数
print("指定范围的随机浮点数:", random.uniform(1.0, 5.0))  # 输出: 3.141592653589793
print("指定范围和步长的随机整数:", random.randrange(0, 10, 2))  # 输出: 4

# 设置种子以确保生成相同的随机数序列
random.seed(42)
print("固定种子下的随机浮点数:", random.random())  # 输出: 0.6394267984578837

4. 注意事项

• 伪随机数：random 库生成的是伪随机数，由算法生成，具有确定性。在需要真正随机数的场合（如密码学），可能需要使用更专业的随机数生成器。
• 种子设置：设置相同的种子会生成相同的随机数序列。这在调试和重现实验结果时很有用，但在需要每次运行都生成不同随机数的场合需避免。

总结

• 生成随机数：用 random.random() 生成浮点数，random.randint() 生成整数。
• 随机选择：用 random.choice() 从序列中选择元素。
• 打乱序列：用 random.shuffle() 打乱列表顺序。
• 设置种子：用 random.seed() 设置种子以确保生成相同的随机数序列。