以下关于Python中random模块的说法正确的是（_____）。
A: 通过from random import *引入random库的全部函数。
B: uniform(0,1)与uniform(0.0,1.0)的输出结果不同，前者输出随机整数，后者输出随机小数。
C: andint(a,b)是生成一个[a,b]之间的整数，可能包括a和b。
D: 设定相同的随机种子，每次调用随机函数生成的随机数相同。
A: 通过from random import *引入random库的全部函数。
B: uniform(0,1)与uniform(0.0,1.0)的输出结果不同，前者输出随机整数，后者输出随机小数。
C: andint(a,b)是生成一个[a,b]之间的整数，可能包括a和b。
D: 设定相同的随机种子，每次调用随机函数生成的随机数相同。
A,C,D
举一反三
- 以下关于Python中random模块的说法错误的是 A: andint(a,b)是生成一个[a,b]之间的整数，可能包括a和 B: 设定相同的随机种子，每次调用随机函数生成的随机数相同 C: uniform(0,1)与uniform(0.0,1.0)的输出结果不同，前者输出随机整数，后者输出随机小数 D: 通过from random import *引入random库的全部函数
- 以下关于Python中random模块的说法正确的是（_____）。 A: 设定相同的随机种子，每次调用随机函数生成的随机数相同。 B: 通过from random import *引入random库的全部函数。 C: uniform(0,1)与uniform(0.0,1.0)的输出结果不同，前者输出随机整数，后者输出随机小数。 D: randint(a,b)是生成一个[a,b]之间的整数，可能包括a和b。
- 以下关于 random 库的描述，正确的是：（） A: 设定相同种子，每次调用随机函数生成的随机数不相同 B: 通过 from random import * 引入 random 随机库的部分函数 C: uniform(0,1) 与 uniform(0.0,1.0) 的输出结果不同，前者输出随机整数，后者输出随机小数 D: randint(a,b) 是生成一个 [a,b] 之间的整数
- 以下关于random库的描述,正确的是: A: randint(a,b) 是生成一个[a,b]之间的整数 B: 设定相同种子,每次调用随机函数生成的随机数不相同 C: 通过from<br/>random import * 引入random随机库的部分函数 D: uniform(0,1) 与uniform(0.0,1.0)的输出结果不同,前者输出随机整数,后者输出随机小数
- random库中，uniform函数的作用是 A: 生成一个随机整数 B: 生成一个随机小数 C: 初始化随机数种子 D: 生成一个随机序列
内容
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下列关于random库说法不正确的是( ) A: seed()函数随机数种子一般是一个整数,只要种子相同,每次生成的随机数序列也相同。 B: 可以通过随机数去做实现随机字符串等复杂的随机数据。 C: Random()函数可以生成一个(0.0,1.0)之间的随机小数。 D: 在random中,设定相同种子后,每次调用随机函数生成的随机数是相同的,这是随机数种子的作用,也是伪随机序列的应用之一。
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python编程语言中，关于random库，以下选项中描述错误的是（ ）? A: 生成随机数之前必须要指定随机数种子 B: 设定相同种子，每次调用随机函数生成的随机数相同 C: 通过from random import *可以引入random随机库 D: 通过import random可以引入random随机库
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random库的seed(a)函数的作用是 A: 生成一个随机整数 B: 生成一个a比特长度的随机整数 C: 生成一个[0.0, 1.0)之间的随机小数 D: 设置初始化随机数种子
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random库的seed(a)函数的作用是（）。 A: 生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数 B: 设置初始化随机数种子a C: 生成一个随机整数 D: 生成一个k比特长度的随机整数
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Random模块的seed(a)函数的作用是()。 A: 生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数 B: 生成一个k比特长度的随机整数 C: 设置初始化随机数种子a D: 生成一个随机整数