隨機數在計算機科學領域扮演著重要的角色，用于模擬真實世界的隨機性、數據生成、密碼學等多個領域。Python 中的 random 模塊提供了豐富的隨機數生成功能，本文整理了 random 模塊的使用。

Python random 模塊

注意事項

• 偽隨機性：Python 使用 random 模塊生成各種分布的偽隨機數。計算機生成的隨機數都是偽隨機數，它們是由確定性算法生成的，只是看起來像隨機。如果需要高度的隨機性，需要額外的隨機源。

• 不同類型的隨機性：在模擬、密碼學等場景中，需要注意不同類型的隨機性需求。如果前往 Python 文檔以獲取此模塊的文檔，將會看到一條警告：

  
  顯然，random 模塊只適用于一般的隨機數需求。random 模塊使用 Mersenne Twister 算法來生成隨機數。但是這種算法是完全確定性的，而對于密碼學等需要高強度隨機性的場景，應該使用 secrets 模塊。

Python random 模塊的內置函數

下面是 random 模塊下的各種內置函數。這些函數能夠在不同場景下生成偽隨機數：

下面的列表包含了上述隨機數生成函數的簡要說明：

函數名	描述
randint(a, b)	生成一個位于 [a, b] 范圍內的隨機整數
randrange(start, stop, step)	生成一個以 step 遞增的整數序列中的隨機元素
random()	生成一個位于 [0.0, 1.0) 范圍內的隨機浮點數
uniform(a, b)	生成一個位于 [a, b) 范圍內的隨機浮點數
gauss(mu, sigma)	生成一個符合高斯分布的隨機浮點數，均值為 mu，標準差為 sigma
sample(population, k)	從 population 序列中隨機選擇 k 個元素，不重復
choice(sequence)	從序列中隨機選擇一個元素
shuffle(sequence)	隨機打亂序列中的元素順序
seed(a=None)	初始化隨機數生成器的種子，用于重現隨機序列

下面是這些函數的更詳細介紹及示例。

randint()

此函數生成指定范圍之間的整數。它接受兩個參數 $x$ 和 $y$ 并生成整數 $i$，使得 $x<=i<=y$。

import randoma = random.randint(3, 6)
print(a)	# 輸出：3

randrange()

該函數生成一個以 step 為步長的整數序列中的隨機元素。start 和 stop 是范圍，取值范圍是 [start, stop)。若省略 step 參數，默認為 1。

import randoma = random.randrange(1, 10, 2)
print(a)	# 輸出：7

random()

該函數生成一個位于 [0.0, 1.0) 范圍內的隨機浮點數。所有數字在這個范圍內的概率是相等的。

import randoma = random.random()
print(a)	# 輸出：0.6427979778735594

uniform()

該函數生成一個位于 [a, b) 范圍內的隨機浮點數。類似于random()，但可以指定范圍。

import randoma = random.uniform(3, 6)
print(a)	# 輸出：3.512451152441262

gauss(mu, sigma)

該函數生成一個符合高斯分布（也稱為正態分布）的隨機浮點數。mu 是均值，sigma 是標準差，控制分布的形狀。

import randoma = random.gauss(3, 0.5)
print(a)	# 輸出：2.9743970359818612

sample()

如果想要一個序列中的多個隨機元素，可以使用 sample()。它需要兩個參數 population 和 k，其中 population 是一個序列，k 是一個整數。然后，該函數從 population 序列中隨機選擇 k 個元素，并以列表形式返回。選擇不重復。

import randomseq = (12, 33, 67, 55, 78, 90, 34, 67, 88)
a = random.sample(seq, 5)
print(a)	# 輸出：[88, 78, 67, 34, 33]

choice(sequence)

如果要從特定序列中選擇隨機元素，可以使用此函數。它需要一個參數——sequence。它從序列中返回一個隨機元素。

import randomseq = (12, 33, 67, 55, 78, 90, 34, 67, 88)
a = random.choice(seq)
print(a)	# 輸出：88

注意：random.choice(seq) 不等同于 random.sample(seq, 1)，前者返回元素，后者返回列表。

shuffle(sequence)

此函數采用一個參數 —— 列表。然后，它會將列表的元素打亂并返回。

import randoma = [10, 20, 30, 40, 50]
random.shuffle(a)
print(a)	# 輸出：[30, 10, 20, 40, 50]

seed(a=None)

當需要多次生成相同的隨機數序列時，可以使用此函數。它需要一個參數 —— 種子值。此值初始化偽隨機數生成器。每當使用相同的種子值調用 seed() 函數時，它都會產生完全相同的隨機數序列，這對于需要重現隨機結果的情況很有用。

import random
# seed value = 3
random.seed(3)
for i in range(3):print(random.random(), end = ' ')print('\n')# seed value = 8
random.seed(8)
for i in range(3):print(random.random(), end = ' ')print('\n')# seed value again = 3
random.seed(3)
for i in range(3):print(random.random(), end = ' ')print('\n')

輸出：
0.23796462709189137 0.5442292252959519 0.36995516654807925

0.2267058593810488 0.9622950358343828 0.12633089865085956

0.23796462709189137 0.5442292252959519 0.36995516654807925

可以看出，對于種子 = 3，每次都會生成相同的序列。