import "math/rand"
rand包实现了伪随机数生成器。
随机数从资源生成。包水平的函数都使用的默认的公共资源。该资源会在程序每次运行时都产生确定的序列。如果需要每次运行产生不同的序列，应使用Seed函数进行初始化。默认资源可以安全的用于多go程并发。
rand.Seed(42) // Try changing this number!
answers := []string{
"It is certain",
"It is decidedly so",
"Without a doubt",
"Yes definitely",
"You may rely on it",
"As I see it yes",
"Most likely",
"Outlook good",
"Yes",
"Signs point to yes",
"Reply hazy try again",
"Ask again later",
"Better not tell you now",
"Cannot predict now",
"Concentrate and ask again",
"Don't count on it",
"My reply is no",
"My sources say no",
"Outlook not so good",
"Very doubtful",
}
fmt.Println("Magic 8-Ball says:", answers[rand.Intn(len(answers))])
Output:
Magic 8-Ball says: As I see it yes
// Create and seed the generator. // Typically a non-fixed seed should be used, such as time.Now().UnixNano(). // Using a fixed seed will produce the same output on every run. r := rand.New(rand.NewSource(99)) // The tabwriter here helps us generate aligned output. w := tabwriter.NewWriter(os.Stdout, 1, 1, 1, ' ', 0) defer w.Flush() show := func(name string, v1, v2, v3 interface{}) { fmt.Fprintf(w, "%s\t%v\t%v\t%v\n", name, v1, v2, v3) } // Float32 and Float64 values are in [0, 1). show("Float32", r.Float32(), r.Float32(), r.Float32()) show("Float64", r.Float64(), r.Float64(), r.Float64()) // ExpFloat64 values have an average of 1 but decay exponentially. show("ExpFloat64", r.ExpFloat64(), r.ExpFloat64(), r.ExpFloat64()) // NormFloat64 values have an average of 0 and a standard deviation of 1. show("NormFloat64", r.NormFloat64(), r.NormFloat64(), r.NormFloat64()) // Int31, Int63, and Uint32 generate values of the given width. // The Int method (not shown) is like either Int31 or Int63 // depending on the size of 'int'. show("Int31", r.Int31(), r.Int31(), r.Int31()) show("Int63", r.Int63(), r.Int63(), r.Int63()) show("Uint32", r.Int63(), r.Int63(), r.Int63()) // Intn, Int31n, and Int63n limit their output to be < n. // They do so more carefully than using r.Int()%n. show("Intn(10)", r.Intn(10), r.Intn(10), r.Intn(10)) show("Int31n(10)", r.Int31n(10), r.Int31n(10), r.Int31n(10)) show("Int63n(10)", r.Int63n(10), r.Int63n(10), r.Int63n(10)) // Perm generates a random permutation of the numbers [0, n). show("Perm", r.Perm(5), r.Perm(5), r.Perm(5))
Output:
Float32 0.2635776 0.6358173 0.6718283 Float64 0.628605430454327 0.4504798828572669 0.9562755949377957 ExpFloat64 0.3362240648200941 1.4256072328483647 0.24354758816173044 NormFloat64 0.17233959114940064 1.577014951434847 0.04259129641113857 Int31 1501292890 1486668269 182840835 Int63 3546343826724305832 5724354148158589552 5239846799706671610 Uint32 5927547564735367388 637072299495207830 4128311955958246186 Intn(10) 1 2 5 Int31n(10) 4 7 8 Int63n(10) 7 6 3 Perm [1 4 2 3 0] [4 2 1 3 0] [1 2 4 0 3]
type Source interface {
Int63() int64
Seed(seed int64)
}
Source代表一个生成均匀分布在范围[0, 1<<63)的int64值的（伪随机的）资源。
func NewSource(seed int64) Source
使用给定的种子创建一个伪随机资源。
type Rand struct {
// 内含隐藏或非导出字段
}
Rand生成服从多种分布的随机数。
func New(src Source) *Rand
返回一个使用src生产的随机数来生成其他各种分布的随机数值的*Rand。
func (r *Rand) Seed(seed int64)
使用给定的seed来初始化生成器到一个确定的状态。
func (r *Rand) Int() int
返回一个非负的伪随机int值。
func (r *Rand) Int31() int32
返回一个int32类型的非负的31位伪随机数。
func (r *Rand) Int63() int64
返回一个int64类型的非负的63位伪随机数。
func (r *Rand) Uint32() uint32
返回一个uint32类型的非负的32位伪随机数。
func (r *Rand) Intn(n int) int
返回一个取值范围在[0,n)的伪随机int值，如果n<=0会panic。
func (r *Rand) Int31n(n int32) int32
返回一个取值范围在[0,n)的伪随机int32值，如果n<=0会panic
func (r *Rand) Int63n(n int64) int64
返回一个取值范围在[0,n)的伪随机int64值，如果n<=0会panic。
func (r *Rand) Float32() float32
返回一个取值范围在[0.0, 1.0)的伪随机float32值。
func (r *Rand) Float64() float64
返回一个取值范围在[0.0, 1.0)的伪随机float64值。
func (r *Rand) NormFloat64() float64
返回一个服从标准正态分布（标准差=1，期望=0）、取值范围在[-math.MaxFloat64, +math.MaxFloat64]的float64值
如果要生成不同的正态分布值，调用者可用如下代码调整输出：
sample = NormFloat64() * 标准差 + 期望
func (r *Rand) ExpFloat64() float64
返回一个服从标准指数分布（率参数=1，率参数是期望的倒数）、取值范围在(0, +math.MaxFloat64]的float64值
如要生成不同的指数分布值，调用者可用如下代码调整输出：
sample = ExpFloat64() / 率参数
func (r *Rand) Perm(n int) []int
返回一个有n个元素的，[0,n)范围内整数的伪随机排列的切片。
type Zipf struct {
// 内含隐藏或非导出字段
}
Zipf生成服从齐普夫分布的随机数。
func NewZipf(r *Rand, s float64, v float64, imax uint64) *Zipf
NewZipf返回一个[0, imax]范围内的齐普夫随机数生成器。
齐普夫分布：值k出现的几率p(k)正比于(v+k)**(-s)，其中s>1且k>=0且v>=1。
func (z *Zipf) Uint64() uint64
Uint64返回一个服从Zipf对象描述的齐普夫分布的随机数。
func Seed(seed int64)
使用给定的seed将默认资源初始化到一个确定的状态；如未调用Seed，默认资源的行为就好像调用了Seed(1)。
func Int() int
返回一个非负的伪随机int值。
func Int31() int32
返回一个int32类型的非负的31位伪随机数。
func Int63() int64
返回一个int64类型的非负的63位伪随机数。
func Uint32() uint32
返回一个uint32类型的非负的32位伪随机数。
func Intn(n int) int
返回一个取值范围在[0,n)的伪随机int值，如果n<=0会panic。
func Int31n(n int32) int32
返回一个取值范围在[0,n)的伪随机int32值，如果n<=0会panic。
func Int63n(n int64) int64
返回一个取值范围在[0, n)的伪随机int64值，如果n<=0会panic。
func Float32() float32
返回一个取值范围在[0.0, 1.0)的伪随机float32值。
func Float64() float64
返回一个取值范围在[0.0, 1.0)的伪随机float64值。
func NormFloat64() float64
返回一个服从标准正态分布（标准差=1，期望=0）、取值范围在[-math.MaxFloat64, +math.MaxFloat64]的float64值
如果要生成不同的正态分布值，调用者可用如下代码调整输出：
sample = NormFloat64() * 标准差 + 期望
func ExpFloat64() float64
返回一个服从标准指数分布（率参数=1，率参数是期望的倒数）、取值范围在(0, +math.MaxFloat64]的float64值
如要生成不同的指数分布值，调用者可用如下代码调整输出：
sample = ExpFloat64() / 率参数
func Perm(n int) []int
返回一个有n个元素的，[0,n)范围内整数的伪随机排列的切片。