Python标准库函数之random的使用

import random

整数函数

• random.randrange(stop)
  返回给定范围的随机项
  
• random.randrange(start, stop[, step])
  从中返回随机选择的元素（start <= number < stop）。这相当于，但实际上并不构建范围对象。
  
• random.randint(a, b)
  生成一个指定范围内（a <= number <= b）的整数。下限必须小于上限
  

区别random.randrange(start, stop[, step])与random.randint(a, b)：

• random.randrange(start, stop[, step])： start <= number < stop
• random.randint(a, b)：a <= number <= b

序列函数

• random.choice(seq)
  从非空序列seq返回一个随机元素。如果seq为空，则返回IndexError。
  
• random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
  从population中进行K次随机选取，每次选取一个元素。weights是相对权重值，population中有几个元素就要有相对应的weights值，cum_weights是累加权重值，k是输出的个数。
  
• random.shuffle(x[, random])
  让序列乱序，本质上就是让序列里面的每一个元素等概率的重新分布在序列的任何位置。
  
• random.sample(population, k)
  从序列中随机选择k个元素，返回的是一个新的list，原来的序列不受影响。
  

实值分配

• random.random()
  返回[0.0,1.0]范围内的下一个随机浮点数。
  
• random.uniform(a, b)
  返回随机浮点数（a <= number < b）。b取决于等式中的浮点舍入，终点值可以包括或不包括在该范围内。
  
• random.triangular(low, high, mode)
  返回一个随机浮点数。low与high默认为0和1，mode默认为区间中点，形成对称分布。
  
• random.betavariate(alpha, beta)
  Beta函数分布。参数满足条件alpha > 0 以及beta >0,返回值在0到1之间。
  
• random.expovariate(lambd)
  指数分布。如果lambd为正，返回值的范围从0到正无穷大；如果lambd为负，返回值的范围从负无穷大到0
  
• random.gammavariate(alpha, beta)
  Gamma分布。（不是伽玛函数！）参数的条件是alpha > 0和beta > 0
  

概率分布函数是：

• random.normalvariate(mu, sigma)
  正态分布。 mu是平均值，sigma是标准偏差。