Python random模块方法

random内置模块中的方法注解

random.seed(a=None, version=2)  # 初始化伪随机数生成器，若种子a相同，则可以使生成的随机数相同。如果未提供a或者a=None，则使用系统时间为种子。
random.random()  # 返回一个介于左闭右开[0.0, 1.0)区间的浮点数。
random.randint(a, b)  # 返回range[a,b]之间的一个整数。
random.uniform(a, b)  # 返回一个介于a和b之间（含a,b）的浮点数。如果a>b，则是b到a之间的浮点数。
random.randrange(start, stop[, step])  # 返回range[start,stop)之间的一个整数，可加步长step，跟range(0,10,2)类似。
random.choice(seq)  # 从非空序列seq中随机选取一个元素。如果seq为空则弹出 IndexError异常。
random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)  # 3.6版本新增！从population集群中随机抽取K个元素（可重复）。weights是相对权重列表，cum_weights是累计权重，两个参数不能同时存在。
random.sample(population, k)  # 从population样本或集合中随机抽取K个元素（不重复）形成新的序列。常用于不重复的随机抽样、打乱序列。
random.shuffle(x[, random])  # 随机打乱序列x内元素的排列顺序。只能针对可变的序列，对于不可变序列，请使用sample()方法。

random.triangular(low, high, mode)  # 返回一个N∈[low, high]的三角形分布的随机数。参数mode指明众数出现位置。
random.betavariate(alpha, beta)  # β分布。返回的结果在0~1之间。
random.gammavariate(alpha, beta)  # 伽玛分布。
random.expovariate(lambd)  # 指数分布。
random.gauss(mu, sigma)  # 高斯分布。
random.normalvariate(mu, sigma)  # 正态分布。
random.lognormvariate(mu, sigma)  # 对数正态分布。
random.vonmisesvariate(mu, kappa)  # 卡帕分布。
random.paretovariate(alpha)  # 帕累托分布。
random.weibullvariate(alpha, beta)  # 威布尔分布。

random.getstate()  # 返回一个当前生成器的内部状态的对象。
random.setstate(state)  # 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象，使得生成器恢复到这个状态。

 

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