random库的使用

1.基本使用方法

random 是 Python 中的一个模块，提供了生成随机数的函数。以下是 random 模块中常用的一些函数的简要介绍：

1. random(): 返回一个在区间 [0.0, 1.0) 内的随机浮点数。
2. randint(a, b): 返回一个在区间 [a, b] 内的随机整数（包括边界值）。
3. choice(seq): 从非空序列 seq 中随机选择一个元素并返回。
4. shuffle(seq): 对序列 seq 中的元素进行原地打乱（随机排列）。
5. sample(population, k): 从总体 population 中随机选择 k 个不重复的元素组成列表并返回。
6. uniform(a, b): 返回一个在区间 [a, b) 内的随机浮点数。

import random

# 生成一个在 0 到 1 之间的随机浮点数
print("随机浮点数:", random.random())

# 生成一个在 1 到 100 之间的随机整数
print("1 到 100 之间的随机整数:", random.randint(1, 100))

# 从列表中随机选择一个元素
my_list = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄']
print("列表中的随机选择:", random.choice(my_list))

# 打乱列表中的元素
random.shuffle(my_list)
print("打乱后的列表:", my_list)

# 从列表中随机选择两个不重复的元素
sampled_elements = random.sample(my_list, 2)
print("选取的元素:", sampled_elements)

# 生成一个在 5.0 到 10.0 之间的随机浮点数
print("5.0 到 10.0 之间的随机浮点数:", random.uniform(5.0, 10.0))

2.随机种子

随机种子（random seed）在计算中是一个起始输入值，它用于初始化随机数生成器。在使用伪随机数生成器生成随机数时，如果给定了相同的随机种子，那么每次生成的随机数序列都将是相同的。这使得随机过程可重现，也就是说，如果你使用相同的随机种子，你将得到相同的结果，这在许多情况下都是非常有用的。

举例：

import random

# 设置随机种子
random.seed(123)

# 生成随机数
random_number_1 = random.randint(1, 100)
random_number_2 = random.randint(1, 100)
random_number_3 = random.randint(1, 100)

# 输出随机数
print("随机数1:", random_number_1)
print("随机数2:", random_number_2)
print("随机数3:", random_number_3)

无论运行上述代码多少次，结果都是：

随机数1: 7
随机数2: 35
随机数3: 12