小智的魔法书作业

　　上篇内容有两个作业，一个是seed()这个工具，一个是choice(sequence)这个工具，先说seed()工具，它是在工具包random里的，很显然使用前需要用import来引入。
　　seed()工具的用法是：给python产生随机数一个点，让python基于那个给定的数据产生随机数，若使用seed()工具时，不给任何数据也是可以的。看下面的例子：>>> import random as rd >>> rd.seed() >>> rd.random() 0.2333105921302806 >>> rd.seed(1) >>> rd.random() 0.13436424411240122 >>> rd.seed(＂a＂) >>> rd.random() 0.2720295377534757 >>>
　　看到了吧，每次seed()工具使用后，使用random()工具后产生的随机数字是不同的，我们再看下面的例子。>>> import random as rd >>> rd.seed(1) >>> rd.random() 0.13436424411240122 >>> rd.random() 0.8474337369372327 >>> rd.random() 0.763774618976614 >>> rd.seed(0) >>> rd.random() 0.8444218515250481 >>> rd.seed(1) >>> rd.random() 0.13436424411240122 >>> rd.random() 0.8474337369372327 >>> rd.random() 0.763774618976614 >>>
　　有没有什么发现？有相同的数字对吧，很神奇，当我们用seed(1)时，使用random()工具三次产生了一组数字，再用seed(0)改变一下，然后再用seed(1)时，三次产生的一组数字是一样的，这种现象可以理解为，每一次使用seed()工具时，python环境产生一组数据，使用random()将这组数据依次抽取出来。另一方面也说明，电脑产生的随机数是伪随机数，不是真正的随机数。
　　python神奇的seed()工具我们可以这样用：
　　当我想给你一个密码，不给别人看，那么我给你一个数字，并事先约定你用seed()工具，然后再用random工具可得到，那么其他人即使知道了我给你的数字是啥，他们也用不了，想想，是不是这样?
　　接下来我们看choice(sequence)工具，sequence代表一个是序列数据，这个choice()工具时从括号中的序列里随机选出一个元素。
　　这个＂序列＂能理解不？举个例子，比方说我们排队做核酸，这个排队就是一个序列，谁是第一个，谁是第二个，那么在python中属于序列的数据有哪些呢，有字符串，对，羊肉串上的羊肉也可以算做一个序列，接着说python里的内容，字符串数据、列表数据都属于＂序列＂数据。>>> import random as rd >>> a=＂abcdefg＂ >>> b=[1,4,2,8,5,7] >>> rd.choice(a) ＂d＂ >>> rd.choice(b) 7 >>>
　　这个choice()工具不难理解吧。它是针对某个序列产生的随机抽取，得到的数据是包含在那个序列里的。＂d＂在字符串＂abcdefg＂里，7在列表数据[1,4,2,8,5,7]里。
　　在rondom工具包内，还有一些工具，这里不一一说明了，想深入了解掌握的话，可以尝试使用dir()工具和help()工具，找出来试验着使用使用。
　　随机数的概念和意义呢，一般在高一的时候能接触到，定义比较绕口，这里就不写了，有兴趣的同学可以在网络上搜一搜，或者问问身边的学姐、学长。
　　随机数应用场景也很多，比方说考试，我们有100道题，要考10个同学，当不期望出现雷同卷时，那么可以用随机的方法在这100道题里抽取10次，每次随机10道题目，这样产生了10份题目不同的试卷，很难产生雷同的答案了。
　　还有诸如摇号什么的，都跟随机数有关，电脑产生的伪随机数已经很广泛地应用在各个领域，想一想还有什么地方有随机数的影子呢？
　　今天的内容就到这儿，看手机或平板很累，放松眼睛去吧，少玩游戏。
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