模块介绍
Python的random模块是标准库中用于生成伪随机数的一个工具，它提供了多种函数来满足不同场景下的随机数需求。这些函数不仅能够生成整数、浮点数，还能够进行序列的随机排列和抽样等操作。random模块在数据模拟、游戏开发、密码学等多个领域都有广泛的应用。
主要函数
1. random()
random()函数返回一个[0, 1)区间的随机浮点数。这个函数是生成均匀分布随机数的基础。
import random
random_number = random.random()
print("随机浮点数:", random_number)
2. randint(a, b)
randint(a, b)函数返回一个随机整数N，满足a < N < b。这个函数常用于生成指定范围内的随机整数。
random_integer = random.randint(1, 10)
print("随机整数:", random_integer)
3. choice(seq)
choice(seq)函数从非空序列seq中随机选择一个元素。适用于从列表、元组等序列中随机挑选元素的场景。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random_element = random.choice(my_list)
print("随机选择的元素:", random_element)
4. shuffle(seq)
shuffle(seq)函数将序列seq中的元素随机排列。这个函数常用于洗牌等场景。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(my_list)
print("洗牌后的列表:", my_list)
5. sample(population, k)
sample(population, k)函数从总体population中随机抽取k个不重复的元素。这个函数常用于抽样等场景。
population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sampled_elements = random.sample(population, 3)
print("抽样的元素:", sampled_elements)
6. uniform(a, b)
uniform(a, b)函数返回一个随机浮点数N，满足a < N < b。这个函数与random()类似，但可以指定浮点数的范围。
random_uniform = random.uniform(1, 10)
print("随机浮点数:", random_uniform)
7. seed(aNone)
seed(aNone)函数初始化随机数生成器的种子，确定随机数的生成顺序。这可以用于在需要重复实验或结果时，确保随机数生成的可重复性。
random.seed(10)
random_number1 = random.random()
random_number2 = random.random()
print("随机数1:", random_number1)
print("随机数2:", random_number2)
8. gauss(mu, sigma)
gauss(mu, sigma)函数返回一个高斯分布的随机数，其中mu是均值，sigma是标准差。
random_gauss = random.gauss(0, 1)
print("高斯分布的随机数:", random_gauss)
应用场景
数据模拟
在数据模拟中，random模块可以用来生成模拟数据，例如模拟股票价格、天气数据等。
游戏开发
在游戏开发中，random模块可以用来生成随机事件，例如随机掉落物品、随机敌人等。
密码学
在密码学中，random模块可以用来生成安全的随机数，用于加密算法中的密钥生成。
总结
Python的random模块是一个功能强大的工具，可以满足各种随机数生成需求。通过熟练掌握这些函数，可以在编程中实现更多的随机性，为应用程序带来更多的可能性。