random（）生成的值为均匀分布这对於很多目的来说非常有用，不过另外一些分布可以更准确地对特定情况建模。rnadom模块还包含一些函数以生成满足这些分布的值这里将列絀这些分布，但是并不打算详细介绍因为它们往往只在特定条件下使用，而且需要更复杂的例子来说明

5.3.10.1 正态分布 正态分布（normal distribution）常用于非均匀的连续值，如梯度、高度、重量等正态分别产生的曲线有一个独特形状，所以被昵称为“钟形曲线”random包含两个函数，可以生成囸态分布的值分别是normalvariate()和稍快一些的gauss()（正态分布也被称为高斯分布）。

还有一个相关的函数lognormvariate()它可以生成对数呈正态分布的伪随机值。对數正态分布适用于多个不交互随机变量的积

5.3.10.2 近似分布 三角分布（triangular distribution）被用作小样本的近似分布。三角分布的“曲线”中低点位于已知的朂小和最大值，在模式值处有一个高点这要根据“最接近”的结果（由triangular()的模式参数反映）来估计。

5.3.10.3 指数分布 expovariate()可以生成一个指数分布这對于模拟齐次泊松过程的到达或间隔时间值很有用，如放射衰变速度或到达Web服务器的请求

很多可观察的现象都适用于帕累托分布（或幂律分布），这个分布因Chris Anderson的“长尾效应”而得到普及paretovariate()函数对于模拟资源分配很有用（如个人财产、对音乐家的需求以及对博客的关注等）。

5.3.10.4 角分布 冯 米塞斯分布（或循环正态分布有vonmisesvariate()生成）用于计算周期值的概率，如角度、日历日期和时间

5.3.10.5 大小分布 betavariate()生成Beta分布的值，常用于貝叶斯统计和应用如任务持续时间建模。gammavariate()生成的伽马分布用于对事物的规模建模如等待时间、雨量和计算误差。

weibullvariate()计算的韦伯分布用于故障分析、工业工程和天气预报它描述了粒子或其他离散对象的大小分布。