这篇“Python伪随机数模块random怎么用”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Python伪随机数模块random怎么用”文章吧。该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。(包括在实数轴上计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数)不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。有关安全性或加密用途，请使用secrets模块。关于random模块的更多详细内容，请参考官方文档random — 生成伪随机数下面列举一下该模块常用的功能。初始化随机数生成器,如果a免费云主机域名被省略或为None，则使用当前系统时间。如果操作系统提供随机源，则使用它们而不是系统时间。当你的seed是相同的情况下，你多次执行得到的随机数序列是相同的。因为Mersenne Twister的完全确定性，因此random模块产生的随机数不适合加密目的。randrange()返回一个[start, stop)区间内随机选择的元素。返回随机整数 N 满足 a
从非空序列 seq 返回一个随机元素。 如果 seq 为空，则引发 IndexError。将序列 x 随机打乱位置。（在原来的序列上进行，不会生成新的序列。）可选参数 random 是一个函数，在 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数；默认情况下是函数 random.random() 。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。（抽奖常用的函数）下面是一个抽奖的例子。有30000人参加了Python编程活动，然后抽取1000人进行奖励。其中一等奖20人，二等奖30人，三等奖50人，四等奖200人，五等奖700人。上述的抽奖活动，可以用如下的代码完成。而且，这样产生的抽奖结果也将是可控的。例如，我们需要3号中一等奖，33号中二等奖，333号中三等奖。代码如下：返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。返回一个随机浮点数 N ，当 a
正态分布，也称高斯分布。 mu 为平均值，而 sigma 为标准差。 此函数要稍快于下面所定义的 normalvariate() 函数。多线程注意事项：当两个线程同时调用此方法时，它们有可能将获得相同的返回值。 这可以通过三种办法来避免。1) 让每个线程使用不同的随机数生成器实例。2) 在所有调用外面加锁。3) 改用速度较慢但是线程安全的 normalvariate() 函数。正态分布。 mu 是平均值，sigma 是标准差。以上就是关于“Python伪随机数模块random怎么用”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注百云主机行业资讯频道。
这篇文章主要介绍在Python免费云主机域名中如何检查对象，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！我们可以通过调用 dir() 方法来检查 Python 中的对象。这是一个简单的例子。以上是“在Python中如何检查对象”这篇文章…
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