大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说random_shuffle（python中shuffle函数）,希望您对编程的造诣更进一步.
Python内置模块random生成随机数
Python的random内置模块主要包含用来生成伪随机数的各种变量和函数。
先来看看random模块都提供了哪些功能变量和函数：
random模块的属性和函数
1.生成随机整数
- random.randint(a,b): 生成一个范围是【a,b】的随机整数, 等价于: random.randrange(a, b+1)
random.randint(a,b)
- random.randrange(start, stop[, step]) #返回从start开始到stop结束，步长为step的随机数, 其效果等同于choice(range(start,stop,step))的效果,只不过实际底层并不会生成区间对象
random.randrange(start, step[,stop])
2.生成随机浮点数
- random.random() 生成 [0.0,1.0]间的随机浮点数
random.random()
- random.uniform(a,b) 生成[a,b]之间的伪随机浮点数
random.uniform(a,b)
3.生成成指数分布的伪随机浮点数
- random.expovariate(lambd): 生成呈指数分布的随机数，其中的lambd是”lamdba”的意思，但是它是Python的保留关键字，所以缩写了，它代表1/mean, 即1除以期望的平均值
random.expovariate(lambd): 生成呈指数分布的随机数
4.根据序列生成随机数函数(随机抽取)
- random.choice(seq): 从序列seq中随机抽取一个元素，如果seq为空，会引发IndexError异常
random.choice(seq)
- random.choices(seq, weights, *, cum_weights, k) #从seq中有放回地抽取k个元素，通过weights可以指定被抽取到的权重, 如果seq为空，引发IndexError异常
- weights和cum_weights不能同时指定，否则会引发TypeError异常, weights或cum_weights可以是整型、浮点型、分数，但不能用decimals型
- 权重的长度必须和seq的长度相同
random.choices(seq, weights, *, cum_weights, k)
- random.shuffle(seq[, random]): 对序列seq元素执行“洗牌”操作，即随机排列
random.shuffle(seq[, random])
- random.sample(seq, k): 从序列seq中随机抽取k个独立的元素, k的个数不能大于序列的长度，否则会引发ValueError异常
random.sample(seq, k)
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