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随机数是一个过程，它从一个序列的任意选择的结果。这是所谓的随机数生成。用python随机模块，我们可以产生随机数，实现不同的编程需求。它有一个不喜欢的功能randint()，（），choice()，**uniform()**作为一个程序员可以决定使用根据不同的使用情况，

at the core，Python使用mersenne捻线机算法，一个伪随机数发生器（PRNG）产生伪随机数。其产生一致结果的能力使它适合于许多应用。知道了这个事实很重要，因为这会帮助我们决定何时使用它，不。

研究表明，伪随机数发生器是适合的应用程序，如模拟和建模但不推荐用于加密的目的。和同样的规则适用于Python的随机发生器。然而，我们可以使用它的编程任务像生成随机整数之间的范围内，随机选择列表中的项目或随机序列在的地方。

现在让我们来看看Python模块和随机的例子最常用的功能。

–Python随机产生随机数。

你应该知道的关于Python的随机模型

编程Python更新日期：2017年10月20日Meenakshi Agarwal

随机数是一个过程，它从一个序列的任意选择的结果。这是所谓的随机数生成。用python随机模块，我们可以产生随机数，实现不同的编程需求。它有一个不喜欢的功能randint()，（），choice()，**uniform()**作为一个程序员可以决定使用根据不同的使用情况。

at the core，Python使用mersenne捻线机算法，一个伪随机数发生器（PRNG）产生伪随机数。其产生一致结果的能力使它适合于许多应用。知道了这个事实很重要，因为这会帮助我们决定何时使用它，不。

研究表明，伪随机数发生器是适合的应用程序，如模拟和建模但不推荐用于加密的目的。和同样的规则适用于Python的随机发生器。然而，我们可以使用它的编程任务像生成随机整数之间的范围内，随机选择列表中的项目或随机序列在的地方。

现在让我们来看看Python模块和随机的例子最常用的功能。

–Python随机产生随机数。

表的内容

• randrange功能

• randint功能

• 选择功能

• 洗牌功能

• 样本函数

• 随机函数

• 统一的功能

在Python中产生随机整数。

以下三个函数允许在Python中产生随机整数。

1. Python Randrange()功能。

这个函数有以下变化

Python Randrange的功能。

**目的—它会产生一个随机整数值小于指定的值[停止]**争论

如果**“R”是一个随机数，那么它的价值就在于范围0 <= r < stop**

**[停止]**它的范围是用于生成随机数的边界值。通过一个有效的整数值只。

你不能一个零或负值或浮点数，这个功能会抛出ValueError异常。

Python randrange（）的例子。

输出：856

Python Randrange功能。

**目的—**使用下列范围[开始，stop-1 ]返回一个整型值的唯一选择。如果[步]是指定的，那么randrange()输出是递增的。

如果**“R”是一个随机数，那么它的价值就在于范围start <= r < stop**

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fw2IB5El-1615547218956)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/5459800-6bf8fb826506f937?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)]

**[开始]**这是范围基准值和可能的选择。

**[停止]**它的范围包括从选择的边界值。

**[一]**它是指数递增价值。默认值是0，如果不通过。

Python randrange（）的例子。

输出

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-80Vqwe4r-1615547218959)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/5459800-79d2685936c325bd?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)]

2. Python是随机的。Randint功能。

**目的—这个randint()**函数是一个多功能处理随机数。它有两个参数高、低和产生一个低和高之间的整数（包括）。

Python randint()例子。

输出

从序列中选择一个随机数。

三.Python的随机选择（SEQ）功能。

**目的—**choice()任意确定的函数从给定的序列中的元素。

**笔记-**Python中的序列是一组有序的像一个列表的通称，元组等。

选择（Python）的例子。

4. Python的随机洗牌（列表）功能。

**目的—**shuffle()功能的重新排列一个列表中的项目，使他们出现在一个随机的顺序。

洗牌，它使用Fisher Yates算法具有O（n）的复杂度。它开始通过迭代的最后一个元素的数组中的第一项，然后在它下面掉每一项随机指标进入。

Python（洗牌）的例子。

输出

5、Python是随机的。样品（收集、随机列表长度）功能。

**目的—**sample()随机选择的功能从一个给定的集合N项（列表、元组，字符串、字典、集）返回一个列表。

它通过采样项目无需更换。这意味着从序列中的单个元素可以出现在结果列表最多一次。

Python的例子（样本）。

输出

随机数生成浮点

6、Python（）函数的随机性。

**目的—**选择下一个随机浮点数的范围[ 0，1 ]。它是一种半开放的范围为随机函数会返回一个小于其上限小数号。然而，它可能会返回0。

Python（随机）的例子。

输出

7、Python随机均匀。（下、上）功能。

**目的—**这是对（）函数的一个扩展。在这，你可以指定要生成一个随机数比0和1之间的上下界。

Python uniform() example-1

输出

Python uniform() example-2

输出

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