Python中的隨機函數random怎么用

# Python中的隨機函數random怎么用

在Python編程中，`random`模塊是生成偽隨機數的核心工具，廣泛應用于游戲開發、數據采樣、密碼學等領域。本文將詳細介紹`random`模塊的常用函數及實際應用場景。

## 1. random模塊基礎

### 1.1 模塊導入
使用前需先導入模塊：
```python
import random

1.2 基本隨機函數

• random.random()
  生成[0.0, 1.0)范圍內的浮點數

  print(random.random())  # 輸出類似 0.5488135039273248
  

• random.uniform(a, b)
  生成[a, b]范圍內的隨機浮點數

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

2. 整數隨機數生成

2.1 randint()

生成閉區間[a, b]的整數：

dice = random.randint(1, 6)  # 模擬骰子

2.2 randrange()

更靈活的整數生成：

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

3. 序列操作函數

3.1 choice()

從序列中隨機選擇：

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

3.2 choices()

帶權重的多選（Python 3.6+）：

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

3.3 shuffle()

原地打亂序列：

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

3.4 sample()

無重復抽樣：

# 從1-100中選5個不重復數
lottery = random.sample(range(1,101), 5)

4. 高級應用

4.1 設置隨機種子

random.seed(42)  # 使結果可復現

4.2 概率分布

• 高斯分布：random.gauss(mu, sigma)
• 指數分布：random.expovariate(lambd)

5. 實際應用案例

5.1 驗證碼生成

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

5.2 蒙特卡洛模擬

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. 注意事項

1. 非加密安全：如需加密級隨機數，應使用secrets模塊
2. 偽隨機性：所有結果均基于算法生成
3. 種子影響：相同種子產生相同序列

7. 完整示例

import random

# 模擬抽獎系統
prizes = ['一等獎', '二等獎', '三等獎', '謝謝參與']
weights = [0.01, 0.09, 0.3, 0.6]

result = random.choices(prizes, weights, k=10)
print("抽獎結果:", result)

# 生成隨機密碼
import string
password = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 12))
print("生成密碼:", password)

通過掌握random模塊的這些功能，你可以輕松實現各種隨機化需求，但需注意根據具體場景選擇合適的函數。 “`