Python random模块详解：22种功能强大的随机数生成函数

Python random模块详解：22种功能强大的随机数生成函数

Python的random模块提供了生成随机数的功能，是数据处理、统计分析、模拟实验等任务中不可或缺的工具。这个模块中包含了22种函数，可以满足各种随机数生成的需求。

1. random()：生成一个[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。

import random
print(random.random())  # 输出：0.571403314938

1. randint(a, b)：生成一个[a, b]之间的随机整数。

print(random.randint(1, 10))  # 输出：7

1. randrange(start, stop[, step])：生成一个指定范围内的随机整数，支持步长。

print(random.randrange(1, 10, 2))  # 输出：3

1. choice(seq)：从序列中随机选择一个元素。

print(random.choice([1, 2, 3, 4, 5]))  # 输出：3

1. shuffle(lst)：将列表中的元素随机打乱顺序。

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(lst)
print(lst)  # 输出：[2, 1, 5, 3, 4]

1. sample(population, k)：从序列中随机选择k个不重复的元素。

print(random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3))  # 输出：[1, 4, 2]

1. uniform(a, b)：生成一个[a, b]之间的随机浮点数。

print(random.uniform(1, 10))  # 输出：5.796123

1. triangular(low, high, mode)：生成一个具有给定低、高和众数的三角形分布的随机浮点数。

print(random.triangular(1, 10, 5))  # 输出：3.578123

1. betavariate(alpha, beta)：生成一个具有给定alpha和beta参数的Beta分布的随机浮点数。

print(random.betavariate(2, 2))  # 输出：0.432145

1. expovariate(lambd)：生成一个具有给定lambd参数的指数分布的随机浮点数。

print(random.expovariate(0.5))  # 输出：1.342345

1. gammavariate(alpha, beta)：生成一个具有给定alpha和beta参数的Gamma分布的随机浮点数。

print(random.gammavariate(2, 1))  # 输出：1.578123

1. gauss(mu, sigma)：生成一个具有给定均值mu和标准差sigma的正态（高斯）分布的随机浮点数。

print(random.gauss(0, 1))  # 输出：0.123456

1. lognormvariate(mu, sigma)：生成一个具有给定mu和sigma参数的对数正态分布的随机浮点数。

print(random.lognormvariate(0, 1))  # 输出：1.234567

1. normalvariate(mu, sigma)：生成一个具有给定均值mu和标准差sigma的正态分布的随机浮点数（与gauss()相同）。

print(random.normalvariate(0, 1))  # 输出：0.789123

1. weibullvariate(alpha, beta)：生成一个具有给定alpha和beta参数的Weibull分布的随机浮点数。

```python
print(random.