本文系统阐述在Python中控制概率的可行路径：以可重复种子与独立随机流为基础，结合合适的分布参数化、加权与分层采样、自适应策略与统计检验闭环，实现可解释、可验证与可复盘的概率控制；在工具选型上，random适合轻量场景，NumPy侧重高性能批量采样，SciPy覆盖分布拟合与检验；工程层面强调向量化、别名法与方差减少提升效率，并通过日志、监控与项目化协作保障稳定落地与合规审计。