在编程世界中，随机数是一个非常重要的工具。无论是构建小游戏的“掷骰子”，还是设计安全算法中的随机密钥，甚至在机器学习和模拟实验里，随机数都扮演着至关重要的角色。Python 提供了功能强大的 random 模块，涵盖了从简单到复杂的随机数生成方法。本文将带你逐一了解常见的随机数函数及其应用场景。

为什么需要随机数？

随机数的用途非常广泛，常见的应用包括：

• 数学建模：用于蒙特卡罗模拟、数值积分、概率实验。
• 游戏开发：控制敌人出现的时间、掉落物品的概率、地图生成等。
• 安全领域：生成随机密钥、验证码、防止重放攻击。
• 算法优化：比如遗传算法、随机化快速排序等，都依赖随机性提高效率。

因此，掌握随机数函数是 Python 程序员的基本功之一。

Python 常用随机数函数

Python 的随机数函数主要集中在 random 模块中，以下是最常用的几个：

1. choice(seq)

从一个序列中随机挑选一个元素。

import random
print(random.choice(range(10)))  # 从 0 到 9 中随机选一个数

应用场景：抽奖程序、随机推荐内容。

2. randrange([start,] stop [, step])

从指定范围内，按照给定步长随机选取一个整数。

print(random.randrange(1, 10, 2))  # 随机选取 1 到 9 之间的奇数

应用场景：控制随机数的分布范围和间隔，比如生成随机奇偶数。

3. random()

返回一个 [0,1) 之间的浮点数。

print(random.random())  # 可能输出 0.3721

应用场景：概率模拟、归一化数值、生成权重因子。

4. seed([x])

设定随机数生成器的种子。

random.seed(10)
print(random.random())

当使用相同的种子时，随机数序列会完全相同。
应用场景：确保实验结果可复现（如机器学习模型训练）。

5. shuffle(lst)

将列表中的元素随机打乱。

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(lst)
print(lst)  # 输出顺序随机

应用场景：随机洗牌、随机分组。

6. uniform(x, y)

生成 [x, y] 区间的浮点数。

print(random.uniform(5, 10))  # 可能输出 7.34

应用场景：模拟随机测量值、生成实验参数。

实战案例

案例 1：模拟掷骰子

dice = random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(f"掷出的点数是：{dice}")

案例 2：扑克牌洗牌

cards = [f"{suit}{num}" for suit in "" for num in range(1, 14)]
random.shuffle(cards)
print(cards[:5])  # 随机抽取 5 张牌

案例 3：生成随机密码

import string
chars = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
password = ''.join(random.choice(chars) for _ in range(12))
print(password)

小结

Python 的随机数函数覆盖了整数、浮点数、序列操作等多种场景，既能满足初学者的学习需求，也能服务于复杂的算法设计。掌握它们，你就能在数据分析、游戏设计、安全加密等多个领域游刃有余。

建议：在涉及安全性（如加密、密钥生成）时，推荐使用 secrets 模块，它比 random 更加安全。