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知识点：
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1、random函数
2、 init 初始化
3、for 循环
def main():
import random
items = ['红桃A', '黑桃A',........,]
x = random.shuffle(items)
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请注意你这里的用法， random.shuffle(items)是直接操作items的，相当于把items传址调用了，改变了items的元素顺序，shuffle跟sorted等是一样的直接操作传进去的参数，没有返回 值（或者说返回值是None）。
你用 x = random.shuffle(items)那么x永远是None了，你这里可以这样用啊：
def main():
import random
items = ['红桃A', '黑桃A',........,]
x = items[:] # 得到一个items的深拷贝
random.shuffle(x)
# 下面你再用这个打乱的x就可以了，如果你的items后面没什么用的话，可以下面直接用items了像下面这样：
def main():
import random
items = ['红桃A', '黑桃A',........,]
random.shuffle(items)
# 下面用到x的地方用items替换掉。
用python生成随机的15行6列的随机数据的方法如下：
1.import numpy as np # 定义从正态分布中获取随机数的函数 def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正态分布的均值 :param scale: 正态分布的标准差 :return:从正态分布中产生的随机数 """ # 正态分布中的随机数生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number # 主模块 if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印结果 print(n) # 结果:3.275192443463058
2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。
import numpy as np # 定义从均匀分布中获取随机数的函数 def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 主模块 if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印结果 print(n) # 结果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。
没懂你的意思，既然是排列组合，就是针对3个固定元素。
如果3个元素本身就是随机的，就不用排列了，下面的getplans函数也就没有意义，直接循环2-5行代码就好。
下面是一个 Python 模块的例子，它包含了随机生成 N 个元素的列表、排序列表、求最大值三个功能：
这个模块中的三个函数可以用来随机生成 N 个元素的列表、对列表进行排序、求出列表中的最大值。
使用这个模块的方法是，在其他程序中用 import 语句导入这个模块，然后调用模块中的函数，例如：
这样，就可以使用 my_module 模块中的函数来生成随机列表、排序列表、求出最大值。