python標準庫-random學習

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參考資料：Python 2.7.7 documentation
參考工具：http://translate.google.cn/
random模組學習

一、Bookkeeping functions（幾乎沒看懂）
    random.seed([x]) Initialize the basic random number generator
    random.getstate() Return an object capturing the current internal state of the generator
    random.setstate(state)
    random.jumpahead(n)
    random.getrandbits(k) Returns a python long int with k random bits.
        試了一下，2bit的long type（隨機值0-3）
        >>> print random.getrandbits(2)
            0
            試了一下，2bit的long type（隨機值0-3）

二、★Functions for integers（整數）
    random.randrange(stop)
    random.randrange(start, stop[, step])
    random.randint(a, b)

三、★Functions for sequences（序列）
    random.choice(seq) 返回非空序列的任一元素
        >>> random.choice([1,‘hello‘,‘world‘])
            ‘hello‘
    random.shuffle(x[, random]) 將序列的所有元素隨機排序
    random.sample(population, k) 從指定序列中隨機擷取指定長度的片斷。sample函數不會修改原有序列。

四、OMG我的機率論都還給老師了，這麼多分布╮(╯▽╰)╭
    ★random.random()      在[0.0, 1.0)中返回隨機浮點數。
    ★random.uniform(a, b) 在[a, b]中返回隨機浮點數
    random.triangular(low=0.0, high=1.0, mode=None)
    random.betavariate(alpha, beta) Beta分布
    random.expovariate(lambd) 指數分布
    random.gammavariate(alpha, beta) Gamma分布
    random.gauss(mu, sigma) 高斯分布
    random.lognormvariate(mu, sigma) Log normal分布
    random.normalvariate(mu, sigma) Normal distribution常態分佈
    random.vonmisesvariate(mu, kappa)
    random.paretovariate(alpha) Pareto分布
    random.weibullvariate(alpha, beta) Weibull分布

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