python基础学习-random模块

• random.choice(seq)

  从非空序列 seq 返回一个随机元素。 如果 seq 为空，则引发 IndexError。

• random.shuffle(x[, random])

  将序列 x 随机打乱位置。可选参数 random 是一个0参数函数，在 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数；默认情况下，这是函数 random() 。要改变一个不可变的序列并返回一个新的打乱列表，请使用sample(x, k=len(x))。请注意，即使对于小的 len(x)，x 的排列总数也可以快速增长，大于大多数随机数生成器的周期。 这意味着长序列的大多数排列永远不会产生。 例如，长度为2080的序列是可以在 Mersenne Twister 随机数生成器的周期内拟合的最大序列。

• random.random()

  返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。

• random.sample(population, k)

  返回从总体序列或集合中选择的唯一元素的 k 长度列表。 用于无重复的随机抽样。返回包含来自总体的元素的新列表，同时保持原始总体不变。 结果列表按选择顺序排列，因此所有子切片也将是有效的随机样本。 这允许抽奖获奖者（样本）被划分为大奖和第二名获胜者（子切片）。总体成员不必是 hashable 或 unique 。 如果总体包含重复，则每次出现都是样本中可能的选择。要从一系列整数中选择样本，请使用 range() 对象作为参数。 对于从大量人群中采样，这种方法特别快速且节省空间：sample(range(10000000), k=60) 。如果样本大小大于总体大小，则引发 ValueError 。

• random.uniform(a, b)

  返回一个随机浮点数 N ，当 a <= b 时 a <= N <= b ，当 b < a 时 b <= N <= a 。取决于等式 a + (b-a) * random() 中的浮点舍入，终点 b 可以包括或不包括在该范围内。

• random.randrange(stop)

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

  从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。 这相当于 choice(range(start, stop, step)) ，但实际上并没有构建一个 range 对象。位置参数模式匹配 range() 。不应使用关键字参数，因为该函数可能以意外的方式使用它们。在 3.2 版更改: randrange() 在生成均匀分布的值方面更为复杂。 以前它使用了像int(random()*n)这样的形式，它可以产生稍微不均匀的分布。

• random.randint(a, b)

  返回随机整数 N 满足 a <= N <= b。相当于 randrange(a, b+1)。