Python 有一个可用于制作随机数的内建模块。
用法：
import random #导入模块
list_1 = []
#生成50个随机整数列表
for me in range(50):
list_1.append(random.randint(0,100))
print(‘生成的随机整数集合为：/n’,list_1)
random 模块参数：
seed()
初始化随机数生成器。
getstate()
返回随机数生成器的当前内部状态。
setstate()
恢复随机数生成器的内部状态。
getrandbits()
返回表示随机位的数字。
randrange()
返回给定范围之间的随机数。randrange 左闭右开；
randint()
返回给定范围之间的随机数。randint 左右闭区间；
choice()
返回给定序列中的随机元素。
choices()
返回一个列表，其中包含给定序列中的随机选择。
shuffle()
接受一个序列，并以随机顺序返回此序列。
sample()
返回序列的给定样本。
random()
返回 0 与 1 之间的浮点数。
uniform()
返回两个给定参数之间的随机浮点数。
triangular()
返回两个给定参数之间的随机浮点数，您还可以设置模式参数以指定其他两个参数之间的中点。
betavariate()
基于 Beta 分布（用于统计学）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
expovariate()
基于指数分布（用于统计学），返回 0 到 1 之间的随机浮点数，如果参数为负，则返回 0 到 -1 之间的随机浮点数。
gammavariate()
基于 Gamma 分布（用于统计学）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
gauss()
基于高斯分布（用于概率论）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
lognormvariate()
基于对数正态分布（用于概率论）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
normalvariate()
基于正态分布（用于概率论）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
vonmisesvariate()
基于 von Mises 分布（用于定向统计学）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
paretovariate()
基于 Pareto 分布（用于概率论）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
weibullvariate()
基于 Weibull 分布（用于统计学）返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
扩展：
开区间是区间两边都不取等号
闭区间是两边都取等号
半开区间就是只取一边等号
(0 1) 开区间就是端点不能取 这里就是 0 和 1 不能取
[0 1] 闭区间就是端点可以取 这里就是 0 和 1 可以取
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