>>> import random
預設演算法是 mersenne twister
random.seed() #seed based on system time or os.urandom
random.seed(12345)#seed based on integer given
random.seed(b'bytedata')#seed based on byte data
>>> values = [1,2,3,4,5,6]
>>> random.choice(values)#
多選一：random.choice(sample)---
不改變樣本
4>>> random.sample(values,2)#
多選多：random.sample(sample，number)---
不改變樣本
[1, 3]
>>> random.shuffle(values)#
隨機排序：random.shuffle(sample)---
改變樣本
>>> values
[5, 6, 1, 2, 4, 3]
>>> random.randint(0,10)
#產生隨機的整數：randint(min,max)
8>>> random.random()#
產生0~1的隨機浮點數：random.random()
0.025014228251366233
>>> random.getrandbits(10)#
產生特定位元數的隨機數：random.getrandbits()
ps:用於計算分布概率
random.uniform()
random.gauss()
如果密碼學，使用 ssl模組 eg ，ssl.rand_bytes()
random模組獲取隨機數
random.random 用於生成乙個0到1的隨機浮點數n 0 n 1.0 random.uniform a,b 生成的隨機浮點數 b n a或a n b random.randint a,b 生成乙個隨機整數 a n b random.randrange start stop step 從指定範...
random模組（隨機數庫）
random.random random.random 用於生成乙個0到1的隨機浮點數 0 n 1.0 random.uniform random.uniform的函式原型為 random.uniform a,b 用於生成乙個指定範圍內的隨機符點數，兩個引數其中乙個是上限，乙個是下限。如果a b，則...
numpy生成隨機數random模組
import numpy as np 常用函式 rand d0,d1,dn 生成形狀為 d0,d1,d2,dn 的隨機數 0 1 np.random.rand 1,3 array 0.10761056,0.26262689,0.83970223 randn d0,d1,dn rand normal ...