Python “随机”到底是什么

我知道后一部分是一个可选的论点。但是它到底做什么呢。我不明白这是什么意思。 这是文件上的

random.random（） 返回下一个随机浮点 数值在[0.0,1.0]范围内

我也看到了，这就是这个范围0，0，1，0的意思吗

    random.shuffle(lst_shuffle, random.random)

---

第二个参数用于指定要使用的随机数生成器。如果您需要/拥有比

random.random

“更好”的东西，这可能很有用。安全敏感的应用程序可能需要使用加密安全的随机数生成器

random.random

和

random.random（）

之间的区别在于，第一个函数是对生成简单随机数的函数的引用，而第二个函数实际上调用了该函数

如果你有另一个随机数发生器，你想用，你可以说

Pseudorandom number generators
Most, if not all programming languages have libraries that include a pseudo-random
number generator. This generator usually returns a random number between 0 and 1 (not
including 1). In a perfect generator all numbers have the same probability of being selected but
in the pseudo generators some numbers have zero probability.

至于（默认生成器）在做什么，它使用一种称为的算法来创建一个介于0和1（不包括1）之间的看似随机的浮点数，该区间中的所有数字具有相同的可能性

---

间隔从0到1只是一种约定。

第二个参数用于指定要使用的随机数生成器。如果您需要/拥有比随机数更好的东西，这可能会很有用。随机数。安全敏感的应用程序可能需要使用加密安全的随机数生成器

random.random

和

random.random（）

之间的区别在于，第一个函数是对生成简单随机数的函数的引用，而第二个函数实际上调用了该函数

如果你有另一个随机数发生器，你想用，你可以说

Pseudorandom number generators
Most, if not all programming languages have libraries that include a pseudo-random
number generator. This generator usually returns a random number between 0 and 1 (not
including 1). In a perfect generator all numbers have the same probability of being selected but
in the pseudo generators some numbers have zero probability.

至于（默认生成器）在做什么，它使用一种称为的算法来创建一个介于0和1（不包括1）之间的看似随机的浮点数，该区间中的所有数字具有相同的可能性

间隔从0到1只是一种惯例。

文档继续说：

可选参数random是一个 返回随机变量的0参数函数 在[0.0,1.0]中浮动；默认情况下，此 函数是random（）

这意味着您可以指定自己的随机数生成器函数，或者告诉模块使用默认的

random

函数

它期望的函数应该返回[0.0,1.0]范围内的浮点伪随机数，这意味着包含0.0，不包含1.0（即0.9999是要返回的有效数字，但1.0不是）。理论上，此范围内的每个数字都应该以相同的概率返回（即，这是一个线性分布）.

医生继续说：

可选参数random是一个 返回随机变量的0参数函数 在[0.0,1.0]中浮动；默认情况下，此 函数是random（）

这意味着您可以指定自己的随机数生成器函数，或者告诉模块使用默认的

random

函数

---

它期望的函数应该返回[0.0,1.0]范围内的浮点伪随机数，这意味着包含0.0，不包含1.0（即0.9999是要返回的有效数字，但1.0不是）。理论上，此范围内的每个数字都应该以相同的概率返回（即，这是一个线性分布）.

洗牌函数依赖于RNG（随机数生成器），该生成器默认为Random.Random。第二个参数存在，因此您可以提供自己的RNG，而不是默认值

更新：

第二个参数是一个随机数生成器，每次调用它时，它都会生成一个范围为[0.0,1.0]的新随机数

下面是一个例子：

random.shuffle(x, my_random_number_function)

---

因此，如果函数总是返回相同的值，则始终得到相同的排列。如果函数每次调用时都返回随机值，则得到一个随机排列。

洗牌函数依赖于RNG（随机数生成器），默认值为random.random。第二个参数存在，因此您可以提供自己的RNG，而不是默认值

更新：

第二个参数是一个随机数生成器，每次调用它时，它都会生成一个范围为[0.0,1.0]的新随机数

下面是一个例子：

random.shuffle(x, my_random_number_function)

因此，如果函数始终返回相同的值，则始终会得到相同的排列。如果函数每次调用时都返回随机值，则会得到随机排列。

来自：

>>random.random（）#随机浮点x，0.0来自：

>>random.random（）#random float x，0.0第二个参数是函数，它被调用以生成随机数，然后用于洗牌序列（第一个参数）。如果不提供自己的参数，则使用默认函数random.random

如果要自定义执行洗牌的方式，可能需要提供此参数

您的自定义函数必须返回[0.0，1.0]-0.0（包括）和1.0（不包括）范围内的数字。
第二个参数是用来生成随机数的函数，该随机数依次用于洗牌序列（第一个参数）。如果您不提供自己的参数，则使用的默认函数是random.random

如果要自定义执行洗牌的方式，可能需要提供此参数

您的自定义函数必须返回范围为[0.0,1.0]-0.0（包括）和1.0（不包括）的数字。
现有答案很好地解决了问题的具体性，但我认为值得一提的是一个次要问题：为什么您特别想通过考试
$ python -mtimeit -s'import random' 'random.random()'
1000000 loops, best of 3: 0.214 usec per loop

>>> n = struct.calcsize('I')
>>> def s2i(s): return struct.unpack('I', s)[0]
... 
>>> maxi = s2i(b'\xff'*n) + 1
>>> maxi = float(s2i(b'\xff'*n) + 1)
>>> def rnd(): return s2i(os.urandom(n))/maxi