Разница генерации случайных чисел в Matlab и Python

Я новичок в питоне. Я пытаюсь реализовать генетический алгоритм, который я ранее реализовал в MatLab. Мне нужно создать несколько хромосом (особей) для моей начальной популяции. В MatLab я делал это с помощью функции rand, и она давала мне множество уникальных (или, по крайней мере, достаточно разных) начальных популяций. Но здесь, в питоне, я пробовал разные методы random, но среди 50 человек у меня только от 3 до 4 уникальных хромосом. Вот мой код Python в __main__.py:

for i in range(pop_size):
        popSpace.append(Chromosom(G=mG,M=mM))
        sum_Q+=popSpace[i].Q

И мой Chromosom класс:

class Chromosom:   
    def __init__(self,G,M):
            self.Q = 0
            self.V = []
            self.Chr = [0]*len(self.M)
            self.M= M
            self.G= G
            self.randomChromosom() 
            self.updateQ_Qs() 

    def randomChromosom(self):
        for m in range(len(self.M)):
            if (random.random()< 0.5):
                self.Chr[m] = 1
            else:
                self.Chr[m] = 0

Я также пытался получить случайные биты, но результаты все равно были такими же. Например, я использовал print(str(main.mRand.getrandbits(6)), чтобы увидеть результаты в консоли, и понял, что число дублируется слишком много. Есть ли способ создать более уникальные случайные числа? в MatLab тот же код с функцией rand работал хорошо (конечно, довольно медленно). Наличие такой близкой начальной популяции приводит к плохим результатам на следующих шагах (также я должен упомянуть, что проблема случайности также вызывает аналогичные мутации). Моя проблема в том, что существует так много похожих хромосом. Например, у меня есть несколько 01111001, что странно, учитывая вероятность их появления.