一直以来对于python语句中print函数的用法以及产生随机数的方法一直是一知半解，可是平时有经常用到它们，索性今天就整理一下。 一，产生随机数的方法 1,使用random模块：import random 使用random函数中的uniform(a,b)可以生成一个在a,b之间的浮点数：

fl=6.398603973099546 注：a不一定要比b小

使用函数randint(a,b)来生成一个随机整数，用法和uniform()基本相同：

int_1 =14 注：这里a一定要小于b

使用函数random.randrange(a,b,c )来获取一个整数，该整数的范围是从a到b以成为步长的随机整数：

rr_d=70 randrange与randint的区别： （1），randrange通过步长去随机数，比randint能完成更多功能，比如：只取偶数随机数。 （2），randrange(a,b,c )中下限b是取不到的，而randint(a,b)中可以去到下限b

使用函数random.random() 来获取一个[0,1)的浮点数：

fl_2 =0.7456147918442881

使用choice()函数来从字符串中随机得到一个字符，如：

r1 = ‘d’ 使用sample函数从多个字符中选取特定数量的字符，如：

r2 = [‘c’,’d’,’i’]

2,使用numpy模块：import numpy.random 使用rand()函数 产生[0,1]的浮点随机数,括号里面的参数可以指定产生数组的形状，如： 若是size为空则得到的是一个浮点数： 使用randn()函数产生标准正太分布随机数，参数含义与random相同 使用randint()函数产生指定范围的随机数，最后一个参数是元祖，他确定数组的形状，如： 同样的若是size为空，则得到的是一个整形数字： 使用normal(）函数来得到基于正太分布的随机数，如： 注：第一个参数是均值，第二个参数是标准差 使用uniform()函数获取基于均匀分布的随机数，如： 注：#前两个参数分别是区间的初始值和终值 使用poisson()函数来获取基于泊松分布的随机数，如：

使用permutation()随机生成一个乱序数组，当参数是n时，返回[0,n)的乱序，他返回一个新数组，如： 使用shuffle()函数获取直接将原数组打乱的随机数组： 使用choice()函数从指定的样本中随机抽取，如：

二，print函数的用法 1，类似于C风格

结果为：“The length of hello is 5”

2，使用字符串的format函数

(未完待续…….)