Python 2.7 &引用；“最佳”；生成随机浮动的方法？

我正在开发一个程序，它可以执行大量基于偶然性的计算（疯狂，嗯！），为了使计算更容易调整到第n级，我一直在使用浮点数

我一直使用的基本格式大致如下：

event_chance = 47.25
randnum = random.uniform(0.01, 100.0)
if randnum <= event_chance:
    do_something
else:
    dont

事件概率=47.25
randnum=随机均匀（0.01100.0）
如果randnum我怀疑你的概率略有下降，下降了0.01%

对于这种情况，我倾向于直接使用random（），它将返回一个从0到1的浮点值，它可能是0，但永远不会是1。所以
如果（random.random（）>=0.4725）：…
-最坏情况下，误差应该是1/（2**19937-1）

请注意，当要求指定范围内的随机数时，有些随机数生成器会这样做，而其他随机数生成器则不包括高值（因此，对于某些随机数生成器，低值为0，高值为3的随机整数将返回0、1或2，而其他随机数生成器可能返回0、1、2或3）。阅读文档

在random.uniform的情况下，
根据方程式a+（b-a）*random（）中的浮点舍入，端点值b可能包括在范围内，也可能不包括在范围内。
对于浮点数，这当然不是什么问题

当然，将两个浮点数与“=”进行比较总是有风险的。
不必挖掘太多-为随机生成器重置种子就足够了？random.seed（x）是您更改种子的地方。我对选择0.01而不是0作为低端持怀疑态度-这似乎非常武断。但是，您应该能够对其进行单元测试。收集几百万个样本，计算你点击if语句每个分支的次数。它是否足够接近目标频率？