Python中的随机函数random怎么用

# Python中的随机函数random怎么用

在Python编程中，`random`模块是生成伪随机数的核心工具，广泛应用于游戏开发、数据采样、密码学等领域。本文将详细介绍`random`模块的常用函数及实际应用场景。

## 1. random模块基础

### 1.1 模块导入
使用前需先导入模块：
```python
import random

1.2 基本随机函数

• random.random()
  生成[0.0, 1.0)范围内的浮点数

  print(random.random())  # 输出类似 0.5488135039273248
  

• random.uniform(a, b)
  生成[a, b]范围内的随机浮点数

  print(random.uniform(3, 7))  # 输出 4.191519...
  

2. 整数随机数生成

2.1 randint()

生成闭区间[a, b]的整数：

dice = random.randint(1, 6)  # 模拟骰子

2.2 randrange()

更灵活的整数生成：

# 生成0-9的偶数
even_num = random.randrange(0, 10, 2)

3. 序列操作函数

3.1 choice()

从序列中随机选择：

colors = ['red', 'green', 'blue']
print(random.choice(colors))  # 可能输出'green'

3.2 choices()

带权重的多选（Python 3.6+）：

# 权重为3:1:1
print(random.choices(colors, weights=[3,1,1], k=2))

3.3 shuffle()

原地打乱序列：

cards = ['A', 'K', 'Q', 'J']
random.shuffle(cards)  # 变为['Q', 'A', 'J', 'K']等

3.4 sample()

无重复抽样：

# 从1-100中选5个不重复数
lottery = random.sample(range(1,101), 5)

4. 高级应用

4.1 设置随机种子

random.seed(42)  # 使结果可复现

4.2 概率分布

• 高斯分布：random.gauss(mu, sigma)
• 指数分布：random.expovariate(lambd)

5. 实际应用案例

5.1 验证码生成

def generate_code(length=6):
    chars = string.ascii_letters + string.digits
    return ''.join(random.choices(chars, k=length))

5.2 蒙特卡洛模拟

def estimate_pi(n):
    inside = 0
    for _ in range(n):
        x, y = random.random(), random.random()
        if x**2 + y**2 <= 1:
            inside += 1
    return 4 * inside / n

6. 注意事项

1. 非加密安全：如需加密级随机数，应使用secrets模块
2. 伪随机性：所有结果均基于算法生成
3. 种子影响：相同种子产生相同序列

7. 完整示例

import random

# 模拟抽奖系统
prizes = ['一等奖', '二等奖', '三等奖', '谢谢参与']
weights = [0.01, 0.09, 0.3, 0.6]

result = random.choices(prizes, weights, k=10)
print("抽奖结果:", result)

# 生成随机密码
import string
password = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 12))
print("生成密码:", password)

通过掌握random模块的这些功能，你可以轻松实现各种随机化需求，但需注意根据具体场景选择合适的函数。 “`