random库相信大家都用过，我们都用它来生成随机数，本篇主要回顾下这个库中高级用法，让我们开始，本篇所有代码假设你已经导入了random库。

random.seed()

此功能虽然鲜为人知，但可能仍然是此列表中最常用的功能， 此函数用于设置随机数生成器的状态， Python 的随机库实际上是伪随机的， 这意味着可以预测返回值，如果我们对两个相同的随机过程使用相同的种子，我们将得到相同的结果。这是一个例子：

print("first run:")
random.seed(0)
print(random.random())
print(random.random())

print("second run:")
random.seed(0)
print(random.random())
print(random.random())

输出:

first run:
0.8444218515250481
0.7579544029403025
second run:
0.8444218515250481
0.7579544029403025

正如我们所看到的，如果我们将种子设置为相同的值，我们会得到相同的结果， 此函数与其他伪随机函数协同作用：

x = list(range(10000))
print("first run:")
random.seed(0)
print(random.randrange(2000,3000))
print(random.choice(x))

print("second run:")
random.seed(0)
print(random.randrange(2000, 3000))
print(random.choice(x))

输出:

first run:
2864
6311
second run:
2864
6311

random.getstate()/random.setstate()

这两个函数一起使用，类似于前面的 random.seed() 函数，但是，它们允许你存储状态并在以后重用它， 这是一个例子：

state = random.getstate()
print(random.random())
print(random.random())
print("after resetting the state:")
random.setstate(state)
print(random.random())
print(random.random())

输出:

0.3678899629955604
0.09259531746179073
after resetting the state:
0.3678899629955604
0.09259531746179073

random.uniform()

此函数与 random.randint() 函数非常相似，但它返回两个参数之间的浮点值：min 和 max。

for i in range(10):
   print(random.uniform(15, 47))

输出：

31.476495426782137
46.73463095172419
21.314530202373206
18.145596722218986
36.679519857729375
26.218381726040523
19.099600604343753
33.63606283945913
42.09694984381719
21.800395379104877

random.sample()

最后，此函数从列表中获取给定数量的样本：

random.sample(population, k)

population 是要抽样的列表，k 是需要的样本数。此函数返回一个列表。

x = list(range(10))
print(random.sample(x, k=10))

输出:

[2, 8, 0, 4, 3, 6, 5, 9, 7, 1]

另一种可能性是为每个值添加权重以给出偏差：

x = list(range(10))

print("without weights:")
print(random.sample(x, k=10))

print("with weights")
print(random.sample(x, counts=[1,10,1,1,1,5,1,1,1,1], k=10))

输出：

without weights:
[3, 8, 5, 4, 2, 7, 1, 6, 9, 0]
with weights
[3, 1, 8, 4, 6, 1, 5, 1, 1, 1]

非常感谢阅读，本篇完。

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