random.shuffle(x[, random])
随机打乱序列 x 中的元素排列，可选参数random是⼀个⽆参函数，在[0.0,1.0）中返回随机浮点数，默认情况下使⽤random() 函数。另外，x 必须是可变序列。如果想打乱不可变序列的元素排列，可以使⽤ sample(x, k=len(x)) 。
random.sample(population, k)
从 population 序列中随机不重复选取 k 个元素组成列表并返回，并且不会对原序列造成任何影响。返回的列表将按照选择的顺序进⾏排列。如果 k ⼤于 population，则会引发 ValueError 。
真值分布
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 [a, b] 范围内的随机浮点数。
random.betavariate(alpha, beta)
β分布。返回的结果在0~1之间
指数分布。 lambd是1.0除以所需的平均值。它应该是⾮零的。
random.gammavariate(alpha, beta)
random在python中的意思Gamma分布。 （不是伽玛函数！）参数的条件是alpha> 0和beta> 0。
random.gauss(mu, sigma)
⾼斯分布。 mu是平均值，sigma是标准偏差。这⽐下⾯定义的normalvariate（）函数稍快。
random.lognormvariate(mu, sigma)
记录正态分布。如果你采⽤这个分布的⾃然对数，你将获得具有平均μ和标准偏差西格玛的正态分布。 mu可以有任何值，sigma必须⼤于零。
正态分布。 mu是平均值，sigma是标准偏差。
random.vonmisesvariate(mu, kappa)
卡帕分布
random.paretovariate(alpha)
帕累托分布。 alpha是形状参数。
random.weibullvariate(alpha, beta)
威布尔分布。 alpha是scale参数，beta是shape参数。

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