提前准备，方能“随机”应对，人生不悔

一、引用random模块的经典“随机”用法：random(), randint()

import randomx = random.random()
print('random()返回一个左闭右开介于[0.0, 1.0)区间的小数：', x)

random()返回一个左闭右开介于[0.0, 1.0)区间的小数： 0.7662809561539784

x = random.randint(1, 100)
y = random.randrange(1, 101)
print('randint(a, b)与randrange(a, b+1)两函数,均返回一个随机整数N，N满足“a <= N <= b”，：', x, y)

randint(a, b)与randrange(a, b+1)两函数,均返回一个随机整数N，N满足“a <= N <= b”，： 52 83

二、在数据分析中常用的随机函数

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
random.shuffle(x)  # 直接在原列表基础上进行洗牌
print('洗牌结果：', x)

洗牌结果： [5, 9, 10, 4, 3, 7, 8, 6, 2, 1]

shuffle函数常用于对一个可变的序列进行整体洗牌打乱，注意：其对传入的序列进行直接修改。

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = random.sample(x, 5)  # 从原列表中抽取5个样本，返回新列表
print('抽取的包含5个样本的列表：', y)

抽取的包含5个样本的列表： [4, 6, 5, 10, 1]

sample函数常用于在一个集合中随机进行采样，其不会修改参数中传入的原序列。

import matplotlib.pyplot as pltdata = [random.normalvariate(0, 1) for i in range(10000)]
plt.hist(data, bins=100)
plt.show()

normalvariate(mu, sigma)函数生成呈正态分布的随机数，mu是平均值，sigma是标准差。

总结：随机函数在编程中会经常用到，它让我们的程序在可控的情况下又充满了无限的可能和神秘。

命运，一半在自己手中，另一半在上帝手中；

在你灰心失望时，别忘了自己拥有一半的命运；

在你得意忘形时，别忘了上帝手里还有一半的命运。

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