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1.介绍
Random库Python中用于生成随机数的一个标准库。计算机没有办法产生真正的随机数，但它可以产生伪随机数。
伪随机数是计算机按照一定的运算规则产生的一些数据，只不过这些数据表现为随机数的形式。计算机中采用梅森旋转算法生成为随机序列，序列中的每一个元素就是伪随机数，由于计算机不能产生真正的随机数，所以伪随机数也就被称为随机数。
Random库包含两类函数，常用的有8个：
- 基本随机函数：seed()，random()
- 扩展随机函数：randint()，getrandbits()，uniform()，randrange()，choice()，shuffle()
2.基本随机数函数
Python中的随机数使用随机数种子来产生，随机数种子通过梅森旋转算法产生随机序列，这个随机序列是唯一并且确定的，随机序列中的每一个数就是随机数。换句话说，只要随机数种子相同，那么产生的随机序列无论是每一个数，还是数之间的关系都是相同的。
seed(a=None)
初始化给定的随机数种子，默认为当前时间
random()
生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数（大于等于0，小于1）。
根据随机数种子产生随机序列，产生后第一次调用该函数，则返回序列的第0个元素；
第二次调用，则返回序列的第1个元素......以此类推。
实例1：
使用默认的随机数种子产生随机数- >>> import random
- >>> random.seed()
- >>> random.random()
- 0.4583742792868192
- >>> random.random()
- 0.9905749191276231
- >>> random.seed()
- >>> random.random()
- 0.8846207230562237
- >>> random.random()
- 0.13447072126096293
使用固定的随机数种子产生随机数- >>> import random
- >>> random.seed(10)
- >>> random.random()
- 0.5714025946899135
- >>> random.random()
- 0.4288890546751146
- >>> random.seed(10)
- >>> random.random()
- 0.5714025946899135
- >>> random.random()
- 0.4288890546751146
randint(a,b)
生成一个[a,b]之间的随机整数（大于等于a，小于等于b）。例如：- >>> import random
- #Python小白学习交流群：725638078
- >>> random.randint(1,9)
- 3
- randrange(m,n[,k])
- >>> import random
- >>> random.randrange(10,110,10)
- 20
- getrandbits(k)
- >>> import random
- >>> random.getrandbits(16)
- 17266
- uniform(a,b)
- >>> import random
- >>> random.uniform(10,20)
- 12.484765001518227
- choice(seq)
- >>> import random
- >>> random.choice((1,2,3,4,5,6,7,8))
- 4
- shuffle(seq)
- >>> import random
- >>> seq=[1,2,3,4,5,6,7]
- >>> random.shuffle(seq)
- >>> print(seq)
- [4, 3, 2, 1, 7, 6, 5]
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