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import "math/rand"
概观
索引
示例
打包rand 执行伪随机数生成器。
随机数由一个 Source 生成。顶级函数（如 Float64 和 Int ）使用默认的共享源，每次运行程序时都会产生确定性的值序列。如果每次运行都需要不同的行为，请使用 Seed 函数初始化默认 Source。默认的 Source 对于多个 goroutine 并发使用是安全的，但由 NewSource 创建的源不是。
对于适合安全敏感工作的随机数字，请参阅 crypto / rand 软件包。
package mainimport ("fmt""math/rand")func main() {
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))])}此示例显示* Rand上每种方法的使用。全局功能的使用是一样的，没有接收器。
package mainimport ("fmt""math/rand""os""text/tabwriter")func main() {// 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.Uint32(), r.Uint32(), r.Uint32())// 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))}func ExpFloat64() float64
func Float32() float32
func Float64() float64
func Int() int
func Int31() int32
func Int31n(n int32) int32
func Int63() int64
func Int63n(n int64) int64
func Intn(n int) int
func NormFloat64() float64
func Perm(n int) []int
func Read(p []byte) (n int, err error)
func Seed(seed int64)
func Uint32() uint32
func Uint64() uint64
type Rand
func New(src Source) *Rand
func (r *Rand) ExpFloat64() float64
func (r *Rand) Float32() float32
func (r *Rand) Float64() float64
func (r *Rand) Int() int
func (r *Rand) Int31() int32
func (r *Rand) Int31n(n int32) int32
func (r *Rand) Int63() int64
func (r *Rand) Int63n(n int64) int64
func (r *Rand) Intn(n int) int
func (r *Rand) NormFloat64() float64
func (r *Rand) Perm(n int) []int
func (r *Rand) Read(p []byte) (n int, err error)
func (r *Rand) Seed(seed int64)
func (r *Rand) Uint32() uint32
func (r *Rand) Uint64() uint64
type Source
func NewSource(seed int64) Source
type Source64
type Zipf
func NewZipf(r *Rand, s float64, v float64, imax uint64) *Zipf
func (z *Zipf) Uint64() uint64
Package Perm Package (Rand)
exp.go normal.go rand.go rng.go zipf.go
func ExpFloat64() float64
ExpFloat64 返回指数分布的 float64 ，其范围为 (0, +math.MaxFloat64]，其指数分布的速率参数（lambda）为1，平均值为默认 Source 的 1 / lambda（1）。不同的速率参数，呼叫者可以使用以下方式调整输出：
sample = ExpFloat64() / desiredRateParameter
func Float32() float32
Float32 以默认 Source 的形式返回一个作为 float32 的 [0.0,1.0） 中的伪随机数。
func Float64() float64
Float64 以默认 Source 的形式返回，作为 float64，一个 [0.0,1.0） 中的伪随机数字。
func Int() int
Int 从默认的 Source 返回一个非负的伪随机 int。
func Int31() int32
Int31 从默认 Source 返回一个非负的伪随机31位整数作为 int32。
func Int31n(n int32) int32
Int31n 以默认 Source 的形式返回 [0，n）中的非负伪随机数，作为 int32。如果n <= 0，它会发生混乱。
func Int63() int64
Int63 从默认的 Source 返回一个非负的伪随机的63位整数作为 int64。
func Int63n(n int64) int64
Int63n 以 int64 形式返回来自默认 Source 的 [0，n] 中的非负伪随机数。如果n <= 0，它会发生混乱。
func Intn(n int) int
Intn 以 int 形式返回来自默认 Source 的 [0，n] 中的非负伪随机数。如果 n <= 0，它会发生混乱。
func NormFloat64() float64
NormFloat64 从默认的 Source 返回正态分布的 float64，范围为-math.MaxFloat64，+ math.MaxFloat64，标准正态分布（mean = 0，stddev = 1）。要产生不同的正态分布，调用者可以使用以下方式调整输出：
sample = NormFloat64() * desiredStdDev + desiredMean
func Perm(n int) []int
Perm 以默认 Source 的形式返回整数 [0，n） 的伪随机置换。
package mainimport ("fmt""math/rand")func main() {for _, value := range rand.Perm(3) {
fmt.Println(value)}}func Read(p []byte) (n int, err error)
Read 从默认 Source 生成 len（p） 个随机字节，并将它们写入 p。它总是返回 len（p） 和一个零错误。与 Rand.Read 方法不同，读取对于并发使用是安全的。
func Seed(seed int64)
Seed 使用提供的种子值将默认 Source 初始化为确定性状态。如果种子没有被调用，那么生成器的行为就像种子（1）播种一样。具有相同余数的种子值除以2 ^ 31-1会生成相同的伪随机序列。与 Rand.Seed 方法不同，种子对于并发使用是安全的。
func Uint32() uint32
Uint32从默认的 Source 返回一个伪随机的32位值作为 uint32。
func Uint64() uint64
Uint64 从默认的 Source 返回一个伪随机的64位值作为 uint64。
Rand 是随机数字的来源。
type Rand struct { // contains filtered or unexported fields}func New(src Source) *Rand
New 返回一个新的Rand，它使用 src 中的随机值生成其他随机值。
func (r *Rand) ExpFloat64() float64
ExpFloat64 返回指数分布的 float64，其范围为 (0, +math.MaxFloat64] ，其指数分布的速率参数（lambda）为1，平均值为 1 / lambda（1）。为了生成具有不同速率参数的分布，呼叫者可以使用以下方式调整输出：
sample = ExpFloat64() / desiredRateParameter
func (r *Rand) Float32() float32
Float32 作为 float32 返回 [0.0,1.0） 中的伪随机数。
func (r *Rand) Float64() float64
Float64 作为 float64 返回 [0.0,1.0） 中的伪随机数。
func (r *Rand) Int() int
Int 返回一个非负的伪随机 int。
func (r *Rand) Int31() int32
Int31 以 int32 形式返回一个非负的伪随机31位整数。
func (r *Rand) Int31n(n int32) int32
Int31n 以 int32 形式返回 [0，n）中的非负伪随机数。如果 n <= 0，它会发生混乱。
func (r *Rand) Int63() int64
Int63 以 int64 的形式返回一个非负的伪随机63位整数。
func (r *Rand) Int63n(n int64) int64
Int63n 以 int64 的形式返回 [0，n）中的非负伪随机数。如果 n <= 0，它会发生混乱。
func (r *Rand) Intn(n int) int
Intn 返回 int [0，n] 中的非负伪随机数。如果 n <= 0，它会发生混乱。
func (r *Rand) NormFloat64() float64
NormFloat64 返回正态分布的 float64，范围为-math.MaxFloat64，+ math.MaxFloat64，标准正态分布（mean = 0，stddev = 1）。要产生不同的正态分布，呼叫者可以使用以下方式调整输出：
sample = NormFloat64() * desiredStdDev + desiredMean
func (r *Rand) Perm(n int) []int
Perm作为一个 n 分片返回一个整数 [0，n）的伪随机置换。
func (r *Rand) Read(p []byte) (n int, err error)
Read 生成 len（p）个随机字节并将它们写入p。它总是返回 len（p）和一个零错误。阅读不应与任何其他 Rand 方法同时调用。
func (r *Rand) Seed(seed int64)
Seed 使用提供的种子值将发生器初始化为确定性状态。Seed 不应该与任何其他 Rand 方法同时调用。
func (r *Rand) Uint32() uint32
Uint32 返回一个伪随机的32位值作为 uint32。
func (r *Rand) Uint64() uint64
Uint64 返回一个伪随机的64位值作为 uint64。
源表示均匀分布的伪随机 int64 值的来源，范围 [0,1 << 63）。
type Source interface { Int63() int64 Seed(seed int64)}func NewSource(seed int64) Source
NewSource 返回一个新的伪随机源，并给定值。与顶级函数使用的默认源不同，此源对于多个 goroutine 并发使用并不安全。
Source64是一个Source，它也可以直接在[0，1 << 64）范围内生成均匀分布的伪随机uint64值。如果 Rand r 的底层 Source 实现Source64，则 r.Uint64 将一次调用的结果返回给 s.Uint64，而不是对 s.Int63进行两次调用。
type Source64 interface {
Source Uint64() uint64}Zipf 生成 Zipf 分布式变量。
type Zipf struct { // contains filtered or unexported fields}func NewZipf(r *Rand, s float64, v float64, imax uint64) *Zipf
NewZipf 返回一个 Zipf 变量生成器。生成器生成值 k∈0，imax，使得P（k）与（v + k）**（-s）成比例。要求：s> 1且v> = 1。
func (z *Zipf) Uint64() uint64
Uint64 返回从 Zipf 对象描述的 Zipf 分布中绘制的值。