この質問を調べてソースコードを読んだとき、私は「宣伝されている」ように動作するのかどうか疑問にrandom.py思い始めました。私はそう信じる傾向がありますが、私がそれを読む方法は、本質的に次のように実装されていますrandrangerandintrandrange
start + int(random.random()*(stop-start))
start（との整数値を想定stop）なのでrandrange(1, 10)、1から9までの乱数を返す必要があります。
randint(start, stop)を呼び出しているrandrange(start, stop+1)ため、1〜10の数値が返されます。
私の質問は今です：
もしrandom()戻ってきたら1.0、randint(1,10)戻っ11てきますね。
Fromrandom.pyとドキュメント：
"""Get the next random number in the range [0.0, 1.0)."""
は)、間隔が排他的1.0であることを示します。つまり、1.0を返すことはありません。
これは数学の一般的な慣習で[あり]、包括的ですが(、)排他的であり、2つのタイプの括弧は(a, b]またはとして混合できます[a, b)。正式な説明については、ウィキペディア：間隔（数学）を参照してください。
random()他の回答は、の結果は常に厳密に以下であると指摘してい1.0ます。しかし、それは話の半分にすぎません。
randrange(n)として計算している場合はint(random() * n)、を満足するPython浮動小数点数、および正の整数については、それが真実であるため、厳密に。よりも小さいことも知っておく必要があります。x0.0 <= x < 1.0n0.0 <= x * n < nint(x * n)n
ここでうまくいかない可能性のあることが2つあります。1つは、を計算するときにx * n、n暗黙的にfloatに変換されることです。十分に大きい場合n、その変換によって値が変わる可能性があります。しかし、Pythonソースを見ると、より小さなint(random() * n)メソッドのみが使用されていることがわかります（ここと以下では、プラットフォームがIEEE 754 doublesを使用していると想定しています）。これは、floatへの変換が行われる範囲です。情報を失わないことが保証されています（フロートとして正確に表すことができるため）。n2**53nn
うまくいかない可能性のある2番目のことは、乗算の結果x * n（現在はfloatの積として実行されていることを覚えておいてください）はおそらく正確に表現できないため、丸めが必要になることです。xに十分近い場合1.0、丸めによって結果がそれ自体に切り上げられると考えられnます。
これが起こらないことを確認するにxは、（Pythonが実行されているほとんどすべてのマシンで）の可能な最大値のみを考慮する必要があり1 - 2**-53ます。したがって(1 - 2**-53) * n < n、正の整数nについては、常に真であるため、これを示す必要がありますrandom() * n <= (1 - 2**-53) * n。
Proof（Sketch） 。のようkな一意の整数とします。次に、からの次のフロートはです。常に切り捨てられるように、（つまり、製品の実際の丸められていない値）がに近いことを示す必要があります。しかし、少し計算すると、からの距離はであり、からの距離はであることがわかります。ただし（そのように選択したため）、製品はに近いため、切り捨てられます（つまり、プラットフォームが何らかの形で最も近い値を実行していると仮定します）。k2**(k-1) < n <= 2**knn - 2**(k-53)n*(1-2**53)n - 2**(k-53)nn*(1-2**-53)n2**-53 * nn*(1-2**-53)n - 2**(k-53)(2**k - n) * 2**-532**k - n < nk2**(k-1) < nn - 2**(k-53)
だから私たちは安全です。ふぅ！
補遺（2015-07-04）：上記は、IEEE754binary64演算を想定しています。丸めモードは丸めモードです。多くのマシンでは、その仮定はかなり安全です。ただし、浮動小数点にx87 FPUを使用するx86マシン（たとえば、32ビットLinuxのさまざまなフレーバー）では、乗算で二重丸めが行われる可能性があり、その場合はrandom() * n切り上げることができますn。ここでrandom()、可能な最大値を返します。nこれが発生する可能性のある最小のものはn = 2049です。詳細については、http：//bugs.python.org/issue24546の説明を参照してください。
Pythonドキュメントから：
ほとんどすべてのモジュール関数は、基本関数random（）に依存しています。この関数は、セミオープン範囲[0.0、1.0）で均一にランダムフロートを生成します。
フロート数のほぼすべてのPRNGのように。