python random用法
    Pythonrandom块是Python准库中的一个有用的工具，它可以为程序提供伪随机生成器。Python 中的 random块使用的是 Mersenne Twister法，它是一种快速随机数生成器，可以以一致的、令人满意的方式生成伪随机数。
    一般来说，random块可以帮助开发者生成任意类型和大小范围的随机数，包括整数、实数和十六进制。为了更好的使用它，这里将探讨如何使用特定的函数和其他有用的实用程序来生成随机数和实现其他相关功能。
    一.成随机整数
    使用 random块可以生成随机整数（正整数和负整数）。要生成介于指定两个数字之间的随机整数，可以使用函数 randint()：
    ```
    from random import randint
    #成 0 9 之间的随机整数
    random_num = randint(0, 9)
    #成 -5 5 之间的随机整数
    random_num = randint(-5, 5)
    ```
    此外，还有另一个函数可用于生成介于指定范围之内的随机整数，该函数为 randrange()：
    ```
    from random import randrange
    #成 0 9 之间的随机整数
    random_num = randrange(10)
    #成 0 99 之间的随机整数
    random_num = randrange(100)
    #成 -5 5 之间的随机整数
    random_num = randrange(-5, 6)
    #成 0 9 之间步长为 2随机整数
    random_num = randrange(0, 10, 2)
    ```
    总的来说，randint() randrange()数都可以用来生成随机整数，但 randrange()优势在于可以指定步长。
    二.成随机实数
    要生成随机实数，可以使用 random块中的 uniform()数：
    ```
    from random import uniform
    #成 0.0 1.0 之间的随机实数
    random_num = uniform(0.0, 1.0)
    #成 -1.0 1.0 之间的随机实数
    random_num = uniform(-1.0, 1.0)
    ```
    三.成随机十六进制数
    Python 中有一个函数用于生成随机十六进制数，即 random.seed()数。它使用指定的种子作为随机数生成器的种子，并生成一个随机的十六进制数：
    ```
    from random import seed
    #成 10 位的十六进制数
random在python中的意思
    seed(10)
    random_num = seed()
    ```
    四.用随机模块实现洗牌
    Python random块可以用来实现洗牌功能，可以在此基础上开发一些相关的应用，比如实现牌局中随机发牌的功能。
    要实现洗牌功能，可以使用 random块中的 shuffle()数：
    ```
    from random import shuffle
    #列表 [1,2,3,4,5]元素进行洗牌
    lst = [1,2,3,4,5]
    shuffle(lst)
    print(lst)
    #出 [3,2,1,4,5]
    ```
    五.用随机模块实现计算分析
    随机模块还可以用来实现计算分析，即执行一系列随机抽样以最终得出一个平均值，而这里可以使用 random块中的 sample()数：
    ```
    from random import sample
    #出列表 [1,2,3,4,5] 中的 4 个元素
    lst = [1,2,3,4,5]
    sample_lst = sample(lst, 4)
    print(sample_lst) #出 [3,4,2,1]
    # [1,2,3,4,5] 5 个元素进行计算分析
    sum_lst = 0
    for num in sample_lst:
    sum_lst += num
    avg_lst = sum_lst / len(sample_lst)
    print(avg_lst) #出 2.5
    ```
    以上就是 Python random块的用法，可以看出它在编程中的重要性和便利性。只要正确使用它，可以轻松实现多种随机数生成功能和实用程序，对开发者有着重要的帮助。

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