1.random.random()
随机生成一个大于0小于1的随机数。
print(random.random())
0.03064765450719098
2.random.uniform(a,b)
用于生成一个指定范围内的随机浮点数，两个参数其中一个是下限一个是上限。（a<b）
print(random.uniform(1,10))
print(random.uniform(10,1))
5.804787406757064
7.451530865195986
3.random.randint(a, b)
用于生成一个指定范围内的整数，（a<=N<=b）
print(random.randint(1,20))
20
4.random.randrange([start], stop[, step])
从指定范围内，按指定的基数递增的集合中获取一个随机数
print(random.randrange(1,10,2))
#相当于从1,3,5,7,9中随机获取一个数
5.random.choice(sequence)
参数sequence表示一个有序类型，从序列中获取一个随机元素。
import random
lis = [1,2,3,4]
tup = (5,6,7,8)
print(random.choice(lis))
print(random.choice(tup))
6.random.shuffle(x[, random])
用于将一个列表中的元素打乱，即将列表内的元素随机排列。
import random
lis = [1,2,3,4]
print(lis)
random.shuffle(lis)
print(lis)
#注意：只能应用于列表，不能用于tuple，dict
#output:
[1, 2, 3, 4]
[1, 4, 2, 3]
7.random.sample(sequence, k)
从指定的序列中随机获取指定长度的片断并随机排列，sample函数不会修改原有序列
lis = [1,2,3,4]
tup = (5,6,7,8)
str = "python is ok"
samp_lis = random.sample(lis,3)
samp_tup = random.sample(tup,3)
samp_str = random.sample(str,3)
print(samp_lis)
print(samp_tup)
print(samp_str)
[4, 1, 3]
[6, 8, 7]
['p', 'n', 'k']
8、其他方法
# 三角分布的随机数 random.triangular(low, high, mode)
# 高斯分布的随机数（稍快） random.gauss(mu, sigma)
# beta β分布的随机数 random.betavariate(alpha, beta)
# 指数分布的随机数 random.expovariate(lambd)
# 伽马分布的随机数 random.gammavariate(alpha, beta)
# 对数正态分布的随机数 random.lognormvariate(mu, sigma)
# 正态分布的随机数 random.normalvariate(mu, sigma)
# 冯米塞斯分布的随机数 random.vonmisesvariate(mu, kappa)
# 帕累托分布的随机数 random.paretovariate(alpha)
# 韦伯分布的随机数 random.weibullvariate(alpha, beta)
