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Python 的random模块是标准库中用于生成伪随机数的核心模块，适用于游戏开发、抽样模拟、随机分配等场景。使用前需导入：import random。

一、基本随机数生成（浮点数）

• random.random()：生成一个 [0.0, 1.0) 区间 的随机浮点数（包含 0.0，不包含 1.0）。

示例：

import random

print(random.random())  # 输出类似：0.7626384175562022（每次运行结果不同）

二、随机整数生成

1. random.randint(a, b)

生成一个 [a, b] 区间 的随机整数（包含 a 和 b，要求 a ≤ b）。

示例：

print(random.randint(1, 10))  # 随机输出1-10中的一个整数（如5）

2. random.randrange(start, stop[, step])

从指定范围的整数序列中随机选择一个元素，类似range()的参数规则：

• start：起始值（默认 0）
• stop：终止值（不包含）
• step：步长（默认 1）

示例：

print(random.randrange(0, 10, 2))  # 从0,2,4,6,8中随机选一个（如6）
print(random.randrange(5))         # 从0-4中随机选一个（如3）

三、序列随机操作

1. random.choice(seq)

从非空序列（列表、元组、字符串等）中 随机选择一个元素（序列为空会报错）。

示例：

fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子"]
print(random.choice(fruits))  # 随机输出一个水果（如"香蕉"）

print(random.choice("hello"))  # 随机选一个字符（如"l"）

2. random.sample(seq, k)

从序列中 随机选择 k 个不重复的元素，返回一个新列表（k 不能大于序列长度）。

示例：

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(random.sample(nums, 2))  # 随机选2个不重复元素（如[3,1]）

3. random.shuffle(seq)

就地打乱序列（直接修改原序列，仅对可变序列如列表有效）。

示例：

cards = ["红桃A", "方块2", "黑桃3"]
random.shuffle(cards)
print(cards)  # 输出打乱后的列表（如["方块2", "黑桃3", "红桃A"]）

四、指定范围的随机浮点数

• random.uniform(a, b)：生成一个 [a, b] 或 [b, a] 区间 的随机浮点数（根据 a 和 b 的大小自动调整范围）。

示例：

print(random.uniform(2, 5))   # 生成2-5之间的浮点数（如3.892）
print(random.uniform(5, 2))   # 生成2-5之间的浮点数（如4.103）

五、随机种子（可重现性）

random.seed(seed)：设置随机数种子（整数或字符串）。
作用：种子相同则生成的随机数序列完全相同，用于固定随机结果（如调试、复现实验）。

示例：

# 第一次设置种子
random.seed(10)
print(random.random())  # 输出：0.5714025946899135

# 再次设置相同种子，结果相同
random.seed(10)
print(random.random())  # 输出：0.5714025946899135（与上一次完全一致）

六、概率分布随机数

random模块还提供了基于各种概率分布的随机数生成函数，适用于统计模拟：

• random.gauss(mu, sigma)：生成符合高斯分布（正态分布）的随机数（mu 为均值，sigma 为标准差）。
• random.expovariate(lambd)：生成指数分布的随机数（lambd 为 λ 参数）。
• random.triangular(low, high, mode)：生成三角分布的随机数。

示例（正态分布）：

# 生成均值为100，标准差为10的正态分布随机数（类似智商分布）
print(random.gauss(100, 10))  # 输出类似：105.238（大概率在70-130之间）

注意事项

1. random生成的是伪随机数（基于数学算法），并非真正的随机数，适合大多数场景但不适合加密。
2. 加密级随机数需使用secrets模块（Python 3.6+），如secrets.randbelow(10)。
3. 序列操作中，shuffle()会修改原序列，而sample()返回新列表，不影响原序列。

更多函数可参考官方文档：random — 生成伪随机数。