根据以下列表，从序号、函数名、用途、示例，用表格显示每个函数的信息
['betavariate', 'choice', 'choices', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbits', 'getstate', 'lognormvariate', 'normalvariate', 'paretovariate', 'randint', 'random', 'randrange', 'sample', 'seed', 'setstate', 'shuffle', 'triangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate']
以下是根据您提供的列表，整理成的包含序号、函数名、用途和示例的表格：
| 序号 | 函数名 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 1 | betavariate | 生成一个Beta分布的随机浮点数 | betavariate(alpha, beta) -> x (alpha, beta是Beta分布的参数) |
| 2 | choice | 从非空序列中随机选择一个元素 | choice(seq) -> value (seq是一个非空序列) |
| 3 | choices | 从序列中按权重随机选择一个或多个元素 | choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1, p=None) -> list (population是选择范围，weights是权重) |
| 4 | expovariate | 生成一个指数分布的随机浮点数 | expovariate(lambd) -> x (lambd是1/均值) |
| 5 | gammavariate | 生成一个Gamma分布的随机浮点数 | gammavariate(alpha, beta) -> x (alpha是形状参数，beta是尺度参数) |
| 6 | gauss | 生成一个正态分布的随机浮点数 | gauss(mu, sigma) -> x (mu是均值，sigma是标准差) |
| 7 | getrandbits | 生成一个具有n个随机二进制位的整数 | getrandbits(k) -> x (k是二进制位数) |
| 8 | getstate | 返回随机数生成器的当前内部状态 | getstate() -> state (state是随机数生成器的状态) |
| 9 | lognormvariate | 生成一个对数正态分布的随机浮点数 | lognormvariate(mu, sigma) -> x (mu是对数均值，sigma是对数标准差) |
| 10 | normalvariate | 生成一个正态分布的随机浮点数（与gauss相同） | normalvariate(mu, sigma) -> x (mu是均值，sigma是标准差) |
| 11 | paretovariate | 生成一个Pareto分布的随机浮点数 | paretovariate(alpha) -> x (alpha是形状参数) |
| 12 | randint | 生成一个指定范围内的随机整数 | randint(a, b) -> x (a是下限，b是上限) |
| 13 | random | 生成一个[0.0, 1.0)范围内的随机浮点数 | random() -> x (x在[0.0, 1.0)范围内) |
| 14 | randrange | 生成一个指定范围内的随机整数（指定步长） | randrange(start, stop[, step]) -> x (start是起始值，stop是结束值，step是步长) |
| 15 | sample | 从序列或集合中随机选择指定数量的元素 | sample(population, k) -> list (population是选择范围，k是选择数量) |
| 16 | seed | 初始化随机数生成器的内部状态 | seed(a=None, version=2) -> None (a是种子值) |
| 17 | setstate | 恢复随机数生成器的内部状态 | setstate(state) -> None (state是随机数生成器的状态) |
| 18 | shuffle | 将序列中的元素随机打乱 | shuffle(x[, random]) -> None (x是列表，random是随机数生成器) |
| 19 | triangular | 生成一个三角分布的随机浮点数 | triangular(low, high, mode) -> x (low是下限，high是上限，mode是众数) |
| 20 | uniform | 生成一个[a, b]范围内的随机浮点数 | uniform(a, b) -> x (a是下限，b是上限) |
| 21 | vonmisesvariate | 生成一个Von Mises分布的随机浮点数 | vonmisesvariate(mu, kappa) -> x (mu是均值，kappa是集中参数) |
| 22 | weibullvariate | 生成一个Weibull分布的随机浮点数 | weibullvariate(alpha, beta) -> x (alpha是形状参数，beta是尺度参数) |
请注意，示例中的参数和返回值是基于函数的一般用途，实际使用时可能需要根据具体需求进行调整。
标签：示例,浮点数,random,生成,mu,随机,alpha,库函数 From： https://www.cnblogs.com/nxhujiee/p/18647053