其实Python random 模块的20 个代码示例的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解，因此呢，今天小编就来为大家分享Python random 模块的20 个代码示例的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

import randomrandom_number=random.random()print(‘随机浮点数：’, random_number)

2. random.randint(a, b)

random.randint(a, b) 函数生成[a, b] 范围内的随机整数。当您需要生成整数随机数时，这非常有用。

import randomrandom_integer=random.randint(1, 10)print(‘随机整数：’, random_integer)

3. random.choice(seq)

random.choice(seq) 函数从序列seq 中随机选择一个元素并返回。适合从列表、元组等序列中随机选择元素的场景。

import randommy_list=[1, 2, 3, 4, 5]random_element=random.choice(my_list)print(‘随机选择元素：’, random_element)

4. random.shuffle(x)

random.shuffle(x)函数用于转换序列x 中的元素是随机排列的，打乱了原来的顺序。

import randommy_list=[1, 2, 3, 4, 5]random.shuffle(my_list)print(‘Shuffled list :’, my_list)

5. random.sample(population, k)

random.sample(population, k) 函数从总体总体中随机选择k独特的元素。适用于需要获取独特样品的情况。

import randommy_list=[1, 2, 3, 4, 5]sampled_list=random.sample(my_list, 3)print(‘随机采样列表：’,sampled_list)

6. random.uniform(a, b)

random.uniform(a, b)函数生成A随机[a, b]范围内的浮点数，与random.random()类似，但可以指定范围。

import randomrandom_float=random.uniform(1.0, 5.0)print(‘指定范围：内的随机浮点数’, random_float) 这只是对random模块中一小部分函数的介绍。该模块还包括其他函数，例如random.gauss() 用于从高斯分布生成随机数。通过灵活使用这些函数，可以满足各种随机数生成需求。在实际应用中，深入了解这些函数的特点和用法，有助于提高程序随机数生成的效率和准确性。

7. random.seed(a=None, version=2)

random.seed(a=None, version=2) 函数用于初始化伪随机数生成器的种子。通过设置相同的种子，可以确保在不同的运行中获得相同的随机数序列，这对于调试和重现实验结果非常有用。

import randomrandom.seed(42) # 设置随机数生成器的种子为42random_number=random.random()print(‘固定种子下的随机浮点数：’, random_number)

8. random.getrandbits(k)

random.getrandbits(k) 函数生成k 位长随机整数。适用于需要生成指定位数的随机整数的情况。

import randomrandom_bits=random.getrandbits(4) # 生成一个4 位长的随机整数print(‘Random integer (4 bits long) :’, random_bits)

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

random.randrange(start, stop[, step]) 函数生成a 指定范围内按指定步长增加的随机整数。

import randomrandom_integer=random.randrange(0, 10, 2) # 生成0 到10 之间的随机整数，步长为2 print(‘随机整数(指定范围和步长) :’, random_integer)

10. random.random()

random前面提到了.random() 函数，但值得注意的是它生成伪随机数。如果需要更加随机的种子，可以使用time模块获取当前时间作为种子。

import randomimport timerandom.seed(time.time())random_number=random.random()print(‘一个比较随机的浮点数：’, random_number) 通过深入理解random模块的这些函数，可以更好的利用Python用于随机化数据生成，满足各种应用场景的需求。无论是用于模拟实验、数据采样还是密码学，random 模块都提供了处理随机数的强大工具。请务必在实际应用中选择合适的函数，并根据您的需要设置合适的参数，以获得所需的随机性。

11. random.triangular(low, high, mode)

random.triangle(low, high, mode) 函数生成服从三角分布的随机浮点数，其中low 是分布的最小值，high 是最大值，mode 是众数。

import randomrandom_triangle=random.triangle(1, 5, 3) # 从三角分布生成随机数print(‘Random float number from a triangle distribution :’, random_triangle)

12. random.betavariate(alpha, beta)

random.betavariate(alpha, beta) function生成服从Beta 分布的随机浮点数，其中alpha 和beta 是分布的形状参数。

import randomrandom_beta=random.betavariate(2, 5) # 根据Beta 分布生成随机数print(‘Beta 分布随机浮点数：’, random_beta)

13. random.expovariate(lambd)

random.expovariate(lambd) 函数生成一个随机浮点数服从指数分布的点数，其中lambda 是分布的逆标度参数。

import randomrandom_exponential=random.expovariate(2) # 生成指数分布的随机数print(‘指数分布的随机浮点数：’, random_exponential)

14. random.gammavariate(alpha, beta)

random.gammavariate(alpha, beta) 函数生成服从Gamma 的随机浮点distribution 点数，其中alpha 是形状参数，beta 是尺度参数。

import randomrandom_gamma=random.gammavariate(2, 1) # 从Gamma 分布生成随机数print(‘Random float number from Gamma distribution :’, random_gamma)

15. random.paretovariate(alpha)

random.paretovariate(alpha) 函数生成服从Gamma 分布的随机数帕累托分布随机浮点数，其中alpha 是形状参数。

import randomrandom_pareto=random.paretovariate(2) # 从帕累托分布生成随机数print(‘帕累托分布随机浮点数：’, random_pareto) 通过了解这些分布的生成函数，可以更好地进行统计建模、模拟实验等应用程序使用random模块来满足不同分布的随机数的需求。选择合适的分布和参数将有助于更准确地模拟实际情况。

16. random.weibullvariate(alpha, beta)

random.weibullvariate(alpha, beta) 函数生成服从威布尔分布的随机浮点数，其中alpha 是形状参数，beta 是尺度参数。

import randomrandom_weibull=random.weibullvariate(2, 1) # 生成威布尔分布的随机数print(‘Random float number from Weibull distribution :’, random_weibull)

17. random.gauss(mu, sigma)

random.gauss(mu, sigma) 函数生成高斯随机数分布（正态分布）中的浮点数，其中mu 是平均值，sigma 是标准差。

import randomrandom_gaussian=random.gauss(0, 1) # 从高斯分布生成随机数print(‘Random float number from Gaussian distribution :’, random_gaussian)

18. random.lognormvariate(mu, sigma)

random.lognormvariate(mu, sigma) 函数生成正对数状态分布中的随机浮点数，其中mu 是对数平均值，sigma 是对数标准差。

import randomrandom_lognormal=random.lognormvariate(0, 1) # 从对数正态分布生成随机数print(‘Random float number from lognormal distribution :’, random_lognormal)

19. random.vonmisesvariate(mu, kappa)

random.vonmisesvariate(mu, kappa) function 生成随机浮点服从von Mises 分布（圆形分布）的数字，其中mu 是分布的平均值，kappa 是分布的浓度参数。

import randomrandom_vonmises=random.vonmisesvariate(0, 1) # 根据von Mises 分布生成随机数print(‘Random float number from von Mises distribution :’, random_vonmises)

20. random.choices(population, weights=None, k=1)

random.choices(population,weights=None, k=1 ) 函数从具有权重的总体中随机采样并返回k 个元素。

import randomchoices_population=[1, 2, 3, 4, 5]weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]random_choices=random.choices(choices_population,weights=weights, k=3)print(‘随机带权重采样results :’, random_choices) 这些函数涵盖了random模块中主要的随机数生成方法，可以满足多样化的需求。在实际应用中，根据具体场景选择合适的分布和函数，合理设置参数，可以更好地模拟真实情况，支持科学计算和数据分析。