go语言通过math/rand.Float64()生成[0.0,1.0)浮点随机数，经线性变换min+rand.Float64()*(max-min)可得[min,max)区间值；Go 1.20+推荐使用NewRand与Rand.Float64避免全局状态。
Go 语言中没有直接叫 Float 的函数，但可以通过 math/rand 包配合简单换算生成指定范围的浮点随机数。关键在于：用 rand.Float64() 得到 [0.0, 1.0) 区间的值，再线性缩放到目标范围。
生成 [0.0, 1.0) 之间的浮点随机数
这是最基础的操作，直接调用 rand.Float64() 即可：
- 它返回一个
float64类型，值在 包含 0.0、不包含 1.0 的半开区间内 - 必须先设置随机种子（如
rand.Seed(time.Now().unixNano())），否则每次运行结果相同
生成 [min, max) 区间的浮点随机数
只需做一次线性变换：min + rand.Float64()*(max-min)
- 例如生成 [10.5, 20.0) 的随机数：
10.5 + rand.Float64()*9.5 - 注意是左闭右开 —— 若需包含
max，可改用min + rand.Float64()*(max-min+eps)（加极小偏移），但通常按标准半开区间处理更稳妥
生成 [min, max] 闭区间的浮点随机数（含两端）
严格数学意义上，连续浮点区间中单点概率为 0，但若业务逻辑要求“可能取到 max”，可略微扩展上界：
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min + rand.Float64()*(max-min+1e-15)—— 加一个远小于典型精度的值，使rand.Float64()接近 1.0 时能覆盖到max - 更常见做法是接受 [min, max) 并在业务层做容错，比如四舍五入或截断后判断边界
Go 1.20+ 推荐使用 NewRand + Rand.Float64（避免全局状态）
新版本建议用独立的随机源，避免并发冲突和全局种子干扰：
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r := rand.New(rand.NewPCG(seed, seed))或r := rand.New(rand.NewSource(seed)) - 然后调用
r.Float64()，安全且可复现 - 生产环境推荐用
rand.NewPCG（更快更均匀），测试可用rand.NewSource
基本上就这些。不需要额外库，掌握 Float64() 和一次乘加运算，就能灵活生成任意范围的浮点随机数。