Python random模块：22种常用伪随机函数详解

Python中的random模块是编程中一个重要的工具，它提供了22种不同的伪随机数生成函数，这些函数广泛应用于数学、游戏设计、安全领域以及数据分析等场景，以增强算法的灵活性和程序的安全特性。伪随机数与真正意义上的随机数有所不同，后者是不可预测且不可再现的，而计算机生成的是基于特定算法的模拟，可能出现重复或规律性。 以下是random模块中22种函数的简要介绍： 1. **random.random()**: 这是最基础的函数，返回一个0到1之间的浮点数，不包括1。这对于需要均匀分布随机值的场合非常有用，例如模拟随机事件的概率。 2. **random.choice(seq)**: 从序列`seq`中随机选择一个元素。适用于从有限选项中做随机选择。 3. **random.choices(seq, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)**: 类似于`choice()`，但可以指定每个选项的权重，从而生成具有概率分布的随机项。 4. **random.randint(a, b)**: 返回a和b之间（包含a和b）的一个整数随机数。 5. **random.randrange(stop)**: 生成一个[0, stop)的随机整数，可指定步长。 6. **random.randrange(start, stop[, step])**: 类似于`randint()`，但可以接受范围和步长作为参数。 7. **random.uniform(a, b)**: 生成a和b之间的浮点数（包括a和b）。 8. **random.expovariate(lambd)**: 以指数分布生成一个随机数，lambd是平均等待时间的倒数。 9. **random.gauss(mu, sigma)**: 生成高斯（正态）分布的随机数，mu是均值，sigma是标准差。 10. **random.lognormvariate(mu, sigma)**: 生成对数正态分布的随机数。 11. **random.normalvariate(mu, sigma)**: 与`gauss()`相同，生成正态分布随机数。 12. **random.paretovariate(alpha)**: 生成帕累托分布的随机数，alpha是形状参数。 13. **random.shuffle(x)**: 就地随机排列列表`x`的元素，无需返回值。 14. **random.sample(population, k)**: 从总体`population`中随机抽取k个不重复的元素，返回一个新的列表。 15. **random.seed([x])**: 设置随机数生成器的种子，可以传递一个整数或一个序列，以保证每次运行程序时生成相同的随机数序列。 16. **random.getstate() 和 setstate(state)**: 获取和设置随机数生成器的状态，可用于保存和恢复随机数生成状态。 17. **random.getrandbits(k)**: 返回一个k位的随机整数。 18. **random.triangular(left, mode, right)**: 生成左边缘、模式和右边缘之间的三角形分布随机数。 19. **random.betavariate(alpha, beta)**: 生成贝塔分布的随机数，alpha和beta是分布的参数。 20. **random.vonmisesvariate(mu, kappa)**: 生成von Mises分布的随机数，mu是平均角度，kappa是浓度参数。 21. **random.weibullvariate(alpha, beta)**: 生成Weibull分布的随机数，alpha和beta是分布参数。 22. **random.getstate() 和 setstate(state)**: 可以用于保存和恢复随机数生成器的状态，这对于确保程序在不同运行阶段具有可重复性很有帮助。 Python的random模块提供了一套强大的工具，用于在各种场景下生成符合特定分布的随机数，这对编写高效、可重复和安全的代码至关重要。掌握这些函数有助于开发者在实际项目中灵活运用，提高代码质量和用户体验。