Python 的 random 模块和 numpy.random 模块都用于生成伪随机数，但它们的设计目标、性能、功能和适用场景有显著区别：
核心区别总结：
| 特性 | random (内置) | numpy.random |
|---|---|---|
| 目标 | 通用编程、简单随机化任务 | 科学计算、数值模拟、大数据处理 |
| 性能 | 单个标量生成 | 极快的向量化生成（批量操作数组） |
| 输出 | 单个标量值 | NumPy 数组 (ndarray) |
| 分布范围 | 常用基础分布 | 非常广泛的基础和高级分布 |
| 随机状态 | 模块级全局状态 | 更灵活（可封装在 Generator 对象中） |
| 种子设置 | random.seed() | 推荐：rng = np.random.Generator(np.random.PCG64(seed)) |
| 向量化操作 | 不支持 | 核心优势 (一次生成大量数) |
| 依赖 | Python 标准库 | 需要安装 NumPy 库 |
| 线程安全 | 是（但全局状态需小心） | 是（尤其使用Generator对象时） |
详细区别解析：
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设计目标与定位：
random： 是 Python 标准库的一部分，旨在提供基本的伪随机数生成功能，满足通用编程中对随机性的需求（如游戏、简单抽样、洗牌等）。它简单易用，无需额外安装。numpy.random： 是 NumPy 科学计算库的子模块。它专为高性能数值计算设计，核心优势在于能够高效地生成大量随机数（数组形式），并支持更广泛的概率分布。它是数据科学、机器学习、统计模拟等领域的首选。
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性能与向量化：
random： 一次只能生成一个随机数（标量）。如果你需要生成一百万个随机数，你需要调用一百万次函数（例如random.random()）。这在循环中效率很低。numpy.random： 核心功能是生成整个 NumPy 数组的随机数。你可以通过指定size参数一次性生成任意形状的随机数数组（例如np.random.rand(1000000)）。这种向量化操作利用了 NumPy 底层优化的 C/Fortran 代码，速度比循环调用random快几个数量级，尤其是在处理大数据量时。
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输出格式：
random： 函数直接返回单个 Python 标量（整数、浮点数）。numpy.random： 函数返回 NumPy 数组 (ndarray)。这是科学计算中处理数据的标准格式，可以直接用于各种向量化运算。
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随机数生成器与状态管理：
random： 使用一个模块级别的全局随机状态。random.seed()设置整个模块的种子。任何调用random模块函数的代码都会影响和受这个全局状态影响。这在多线程或需要独立随机流的环境中需要小心。numpy.random(现代用法)：- 旧版（
np.random.rand()等）也存在模块级全局状态问题。 - 推荐使用新版 API：
numpy.random.Generator。 - 你可以创建独立的
Generator对象：rng = np.random.default_rng(seed=your_seed)。 - 这个
rng对象封装了自己的随机状态。你可以创建多个独立的Generator实例，它们互不影响，非常适合需要可重现性和隔离性的场景（如并行计算）。所有随机数生成都通过这个对象的方法调用（如rng.random(size=100),rng.normal(loc=0, scale=1, size=50)）。
- 旧版（
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随机数质量与算法：
random： 默认使用 Mersenne Twister (MT19937) 算法，质量较好，周期长，是广泛使用的标准算法。numpy.random：- 旧版函数也使用 MT19937。
Generator默认使用 PCG64 生成器，它在统计质量、速度、空间效率、可预测性方面通常被认为是 MT19937 的改进。- 提供了其他可选算法（如 Philox, SFC64），可通过
np.random.Generator(np.random.OtherBitGenerator(seed))创建。
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概率分布支持：
random： 提供常用的基础分布：均匀分布 (random,uniform)、整数均匀分布 (randint,randrange)、正态分布 (gauss,normalvariate)、对数正态、指数分布、Gamma 分布、Beta 分布、三角分布、离散分布 (choice,choices,sample,shuffle) 等。numpy.random： 支持random中的所有基础分布，并且额外提供了更多、更专业的统计分布，例如：- 多元正态分布 (
multivariate_normal) - 更丰富的离散分布（如二项、泊松、负二项、几何、超几何）
- 卡方分布 (
chisquare) - 非中心卡方/F/t 分布
- 威布尔分布 (
weibull) - 冈贝尔分布 (
gumbel) - 瑞利分布 (
rayleigh) - 冯·米塞斯分布 (圆形正态) (
vonmises) - 帕累托分布 (
pareto) - 幂分布 (
power) - 拉普拉斯分布 (
laplace) - 逻辑分布 (
logistic) - 更灵活的排列操作 (
permutation,shuffle也支持轴参数)
- 多元正态分布 (
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种子设置：
random：random.seed(a=None, version=2)numpy.random(旧版)：np.random.seed(seed=None)(不推荐，影响全局状态)numpy.random.Generator(推荐)：rng = np.random.default_rng(seed=your_seed)或rng = np.random.Generator(np.random.PCG64(seed))。your_seed可以是 None (系统随机源)、整数、数组或SeedSequence对象。
何时使用哪个？
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使用 Python 内置
random当：- 你的任务非常简单（例如，游戏里掷骰子、随机选一个列表元素、洗牌）。
- 你只需要生成少量随机数。
- 你不想引入任何外部依赖（NumPy）。
- 脚本很小，性能不是关键。
- 不需要复杂的统计分布。
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使用
numpy.random(特别是Generator) 当：- 你需要生成大量随机数（成千上万或更多）。
- 性能至关重要（科学计算、模拟）。
- 你需要随机数以 NumPy 数组的形式输出，以便直接进行向量化计算。
- 你需要 更广泛的概率分布。
- 你需要 独立、可重现的随机流（使用独立的
Generator对象），尤其是在并行计算或多组件系统中。 - 你已经在使用 NumPy 进行数值计算。
结论：
random 是轻量级的通用工具，适合简单场景。numpy.random（尤其是 Generator API）是为高性能科学计算量身定制的，其核心优势在于快速生成随机数数组、更丰富的分布以及更健壮灵活的随机状态管理。如果你的工作涉及数据科学、数值模拟或任何需要高效处理大量随机数的任务，numpy.random.Generator 是绝对的首选。对于琐碎的脚本或避免依赖 NumPy 的情况，内置 random 就足够了。
