【重要】random库函数简介及简单用法示例

以下是根据您提供的列表，以表格形式整理的关于random库函数的信息。请注意，一些函数或变量（如BPF, LOG4, NV_MAGICCONST等）并不是random库的一部分，因此我将重点放在random库的实际函数上，并忽略与random库无关的部分。

序号	函数名	简介	简单用法示例
1	betavariate(alpha, beta)	返回一个符合Beta分布的随机浮点数	random.betavariate(1, 5)
2	choice(seq)	从非空序列seq中随机选择一个元素	random.choice([1, 2, 3, 4, 5])
3	choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)	从给定序列或集合中按权重随机选择元素	random.choices('abc', weights=[0.1, 0.9, 0.0], k=3)
4	expovariate(lambd)	返回一个符合指数分布的随机浮点数	random.expovariate(1.0)
5	gammavariate(alpha, beta)	返回一个符合Gamma分布的随机浮点数	random.gammavariate(2.0, 1.0)
6	gauss(mu, sigma)	返回一个符合正态分布的随机浮点数	random.gauss(0, 1)
7	getrandbits(k)	返回一个k位的随机整数	random.getrandbits(16)
8	getstate()	返回当前随机数生成器的内部状态	state = random.getstate()
9	lognormvariate(mu, sigma)	返回一个符合对数正态分布的随机浮点数	random.lognormvariate(0, 1)
10	normalvariate(mu, sigma)	与gauss()函数相同，返回一个符合正态分布的随机浮点数	random.normalvariate(0, 1)
11	paretovariate(alpha)	返回一个符合帕累托分布的随机浮点数	random.paretovariate(1.0)
12	randint(a, b)	返回[a, b]范围内的随机整数，包括a和b	random.randint(1, 10)
13	random()	返回一个[0.0, 1.0)范围内的随机浮点数	random.random()
14	randrange(start, stop=None, step=1)	从指定范围内按步长随机选择一个整数	random.randrange(1, 10, 2)
15	sample(population, k)	从给定序列或集合中随机选择k个不重复的元素	random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3)
16	seed(a=None, version=2)	初始化随机数生成器	random.seed(42)
17	setstate(state)	恢复随机数生成器的内部状态	random.setstate(state)
18	shuffle(x, random=None)	将序列x中的元素随机打乱	lst = [1, 2, 3, 4, 5]; random.shuffle(lst)
19	triangular(low, high, mode)	返回一个符合三角形分布的随机浮点数	random.triangular(1, 10, 5)
20	uniform(a, b)	返回一个[a, b]范围内的随机浮点数，包括a但不包括b	random.uniform(1.0, 10.0)
21	vonmisesvariate(mu, kappa)	返回一个符合Von Mises分布的随机浮点数	random.vonmisesvariate(0, 1)
22	weibullvariate(alpha, beta)	返回一个符合威布尔分布的随机浮点数	random.weibullvariate(1.0, 1.0)

请注意，random库中的函数主要用于生成随机数或随机选择元素。上述表格中的简单用法示例仅用于说明函数的基本功能，实际使用时可能需要根据具体需求进行调整。