Народ, а где я могу найти random? А то не очень без нее

Answer 1

random.vonmisesvariate(mu, kappa) - mu - средний угол, выраженный в радианах от 0 до 2π, и kappa - параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если каппа равна нулю, это распределение сводится к случайному углу в диапазоне от 0 до 2π.

random.paretovariate(alpha) - распределение Парето.

random.weibullvariate(alpha, beta) - распределение Вейбулла.

Все довольно просто, и теперь вы можете генерировать случайные числа и последовательности. Удачи в ваших изысканиях!

Answer 2

хотя стоп ещё забыл
random.seed([X], version=2) - инициализация генератора случайных чисел. Если X не указан, используется системное время.

random.getstate() - внутреннее состояние генератора.

random.setstate(state) - восстанавливает внутреннее состояние генератора. Параметр state должен быть получен функцией getstate().

random.getrandbits(N) - возвращает N случайных бит.

random.randrange(start, stop, step) - возвращает случайно выбранное число из последовательности.

random.randint(A, B) - случайное целое число N, A ≤ N ≤ B.

random.choice(sequence) - случайный элемент непустой последовательности.

random.shuffle(sequence, [rand]) - перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.

random.sample(population, k) - список длиной k из последовательности population.

random.random() - случайное число от 0 до 1.

random.uniform(A, B) - случайное число с плавающей точкой, A ≤ N ≤ B (или B ≤ N ≤ A).

random.triangular(low, high, mode) - случайное число с плавающей точкой, low ≤ N ≤ high. Mode - распределение.

random.betavariate(alpha, beta) - бета-распределение. alpha>0, beta>0. Возвращает от 0 до 1.

random.expovariate(lambd) - экспоненциальное распределение. lambd равен 1/среднее желаемое. Lambd должен быть отличным от нуля. Возвращаемые значения от 0 до плюс бесконечности, если lambd положительно, и от минус бесконечности до 0, если lambd отрицательный.

random.gammavariate(alpha, beta) - гамма-распределение. Условия на параметры alpha>0 и beta>0.

random.gauss(значение, стандартное отклонение) - распределение Гаусса.

random.lognormvariate(mu, sigma) - логарифм нормального распределения. Если взять натуральный логарифм этого распределения, то вы получите нормальное распределение со средним mu и стандартным отклонением sigma. mu может иметь любое значение, и sigma должна быть больше нуля.