【重要】random随机库函数用法示例

根据以下列表，从序号、函数名、用途、示例，用表格显示每个函数的信息
['betavariate', 'choice', 'choices', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbits', 'getstate', 'lognormvariate', 'normalvariate', 'paretovariate', 'randint', 'random', 'randrange', 'sample', 'seed', 'setstate', 'shuffle', 'triangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate']

以下是根据您提供的列表，整理成的包含序号、函数名、用途和示例的表格：

序号	函数名	用途	示例
1	betavariate	生成一个Beta分布的随机浮点数	betavariate(alpha, beta) -> x (alpha, beta是Beta分布的参数)
2	choice	从非空序列中随机选择一个元素	choice(seq) -> value (seq是一个非空序列)
3	choices	从序列中按权重随机选择一个或多个元素	choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1, p=None) -> list (population是选择范围，weights是权重)
4	expovariate	生成一个指数分布的随机浮点数	expovariate(lambd) -> x (lambd是1/均值)
5	gammavariate	生成一个Gamma分布的随机浮点数	gammavariate(alpha, beta) -> x (alpha是形状参数，beta是尺度参数)
6	gauss	生成一个正态分布的随机浮点数	gauss(mu, sigma) -> x (mu是均值，sigma是标准差)
7	getrandbits	生成一个具有n个随机二进制位的整数	getrandbits(k) -> x (k是二进制位数)
8	getstate	返回随机数生成器的当前内部状态	getstate() -> state (state是随机数生成器的状态)
9	lognormvariate	生成一个对数正态分布的随机浮点数	lognormvariate(mu, sigma) -> x (mu是对数均值，sigma是对数标准差)
10	normalvariate	生成一个正态分布的随机浮点数（与gauss相同）	normalvariate(mu, sigma) -> x (mu是均值，sigma是标准差)
11	paretovariate	生成一个Pareto分布的随机浮点数	paretovariate(alpha) -> x (alpha是形状参数)
12	randint	生成一个指定范围内的随机整数	randint(a, b) -> x (a是下限，b是上限)
13	random	生成一个[0.0, 1.0)范围内的随机浮点数	random() -> x (x在[0.0, 1.0)范围内)
14	randrange	生成一个指定范围内的随机整数（指定步长）	randrange(start, stop[, step]) -> x (start是起始值，stop是结束值，step是步长)
15	sample	从序列或集合中随机选择指定数量的元素	sample(population, k) -> list (population是选择范围，k是选择数量)
16	seed	初始化随机数生成器的内部状态	seed(a=None, version=2) -> None (a是种子值)
17	setstate	恢复随机数生成器的内部状态	setstate(state) -> None (state是随机数生成器的状态)
18	shuffle	将序列中的元素随机打乱	shuffle(x[, random]) -> None (x是列表，random是随机数生成器)
19	triangular	生成一个三角分布的随机浮点数	triangular(low, high, mode) -> x (low是下限，high是上限，mode是众数)
20	uniform	生成一个[a, b]范围内的随机浮点数	uniform(a, b) -> x (a是下限，b是上限)
21	vonmisesvariate	生成一个Von Mises分布的随机浮点数	vonmisesvariate(mu, kappa) -> x (mu是均值，kappa是集中参数)
22	weibullvariate	生成一个Weibull分布的随机浮点数	weibullvariate(alpha, beta) -> x (alpha是形状参数，beta是尺度参数)

请注意，示例中的参数和返回值是基于函数的一般用途，实际使用时可能需要根据具体需求进行调整。