ランダムライブラリーを生成し、乱数の標準ライブラリを使用するために使用されます。
確率論の観点から、乱数（例えばコイントスなど）のデータがランダムに生成されたが、コンピュータは、コンピュータが真にランダム生成することができない、真の乱数は、特定の条件決意値の下に生成されるランダム値を生成することは不可能です数は、唯一の擬似乱数を生成することができます
まず、呼び出し文：
インポートランダム＃Pythonの乱数生成モジュール
乱数の第二に、基本的な機能
（A） SEED（A）：同じ乱数列を再生する初期ランダムシードを設定は、他の補助機能を使用することができます
使用します。
random.seed（A）
設定乱数を生成するためのランダムパケットシード値は、本質的な丸められまたは浮動小数点は、デフォルトのシステム時間を種子に設けられていません
（II）ランダム（）：次
第二に、乱数の機能拡張
ファンクション機能が分かれています。
（A）ランダム小数を得ます
- ：ランダム（）ランダム間の小数を生成する[0.0,1.0）
に：
インポートランダム X = はrandom.Random（） プリント（X）
でる：
>> 0.8268016072790678
：2.uniform（a、b）はランダムに[B、A]との間の小数を生成します
に：
インポートランダム X = random.uniform（10、20 ） プリント（X）
でる：
>> 17.744508676671582
（B）ランダムな整数を求めます
- randint（B）：（A、B>）（間[a、b]は整数の乱数を生成するだけランダム整数ドメインを得るために必要な）
に：
インポートランダム X = random.randint（10、20 ） プリント（X）
でる：
>> 12
2.getrandbits（K）：ランダムな整数k個のビット長を生成する（ランダムな整数を得るために必要なメモリサイズ）
に：
インポートランダム X = random.getrandbits（3 ） ＃3ビットのランダムに生成されたバイナリの長さは、整数（0-7）小数 プリント（X）を
でる：
>> 5
3.randrange（[ステップを停止、開始 ]）： STOPのステップの間にステップのランダムな整数に、[開始を生成する）（ドメインによれば、ステップサイズはランダムな整数を得るために必要な）
に：
インポートランダム X = random.randrange（10、100、2 ） ＃は配列に対応する[10、12、...、96、98]は、乱数を返します。 印刷（X-）
でる：
>> 62
（III）ランダムシーケンス型の操作
- 選択肢（配列）：シーケンスSEQタイプ（文字列など、リスト、タプルは（ポンプのシーケンスのためにランダムな要素を返します）記号）
に：
輸入ランダム X = random.choice（[ " I "、" 愛"、" 数学" ]） プリント（X）
でる：
>>数学
2.shuffle（配列）：シリアルタイプランダム順序付け配列要素と、配列が破壊に戻り、配列は（のために変更された配列のシャッフリング）
に：
インポートランダム X = [ ' パイソン'、' IS '、' パワフル'、' シンプル'、' ' ] random.shuffle（X）印刷（X） ＃元のシーケンスを変更
でる：
>> [ ' ある'、' 強力な'、' シンプル'、" 。' ' パイソン" ]
3.sample（POP、K）： k個の要素の配列から選択タイプをポップ、（ためのリスト型を返すポンピングシーケンス Kチェック、格納されたリスト）
に：
インポートランダム リスト = [1,2 ,. 3 ,. 4 ,. 5 ,. 6 ,. 7 ] X = random.sample（リスト,. 5 ） ＃リストから5ランダムに選択された要素は、新しいリストを生成しに戻る 印刷（" 変化：シーケンスの後「X-） 印刷（」オリジナルシリーズ："、リスト）＃元のシーケンスは変更されません。
でる：
>>シーケンスを変更した後：[2、1、4、5、7 ]
プロ配列：[ 1、2、3、4、5、6、7]
最後に：ランダムなパスように再最適化およびへの最適なパスを探していたときにランダムライブラリー氏は、遺伝的要因を見つけるために、このような遺伝的アルゴリズムなどのいくつかのアルゴリズム、乱数を見つけるまで使用しています。そして、ランダムライブラリーは使い慣れた機能限り、学ぶことは困難ではない、あなたは自分の問題を解決するためにすぐに始めることができます