python随机生成100内的10个整数？

在Python中，你可以使用 random 模块的 randint() 函数来随机生成指定范围内的整数。例如，要随机生成100内的10个整数，你可以这样写：

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import random # 导入random模块

# 使用random.randint()函数生成10个1到100的整数

for i in range(10):

print(random.randint(1, 100))

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上面的代码将会生成10个1到100之间的随机整数，并依次输出。

如果你想要生成1到20之间的随机整数30个，你可以这样写：

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import random # 导入random模块

# 使用random.randint()函数生成30个1到20的整数

for i in range(30):

print(random.randint(1, 20))

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上面的代码将会生成30个1到20之间的随机整数，并依次输出。

需要注意的是，在Python中，random.randint() 函数生成的随机整数是包含边界值的。所以，上面的代码中，生成的随机整数可能包含1和100，也可能包含1和20。

总之，你可以使用 random.randint() 函数来随机生成指定范围内的整数。

python基础2：随机数生成—random模块、numpy中的random函数

在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径，一是random模块，另一个是numpy库中random函数。

在我们日常使用中，如果是为了得到随机的单个数，多考虑random模块；如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵，就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数

一、random模块

二、numpy库中random函数

random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:

作用：随机生成一个 [0,1) 的浮点数

作用：随机生成一个 [a,b) 的浮点数

作用：随机生成一个 [a,b] 的整数

作用：从列表，元组，字符串、集合（可用于for循环的数据类型）中随机选择一个元素

作用：在生成的以a为始，每step递增，以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数

作用：打乱一个列表的元素顺序

从序列population中随机取出k个数；population的类型可以是列表、元组、集合、字符串；

在Numpy库中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。

作用：返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值

备注：标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。对应的正态分布曲线如下所示，即

作用：使用方法与np.random.randn()函数相同 ，通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

输入：

low—–为最小值

high—-为最大值

size—–为数组维度大小

dtype—为数据类型，默认的数据类型是np.int。

作用： 返回随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high； high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low

np.random.random([size])

作用：生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似

np.random.choice(a,[ size, replace, p])

参考文档1： 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）

参考文档2： Python中随机数的生成

参考文档3： numpy.random模块常用函数

终于写完了，我以为它很简单的………………预计1小时，结果写了2.5小时

如何用python编写一个从随机数表1~100中抽取三个样本的随机数程序？

#导入随机数模块

import random

#定义一个空的数组，用作取样表

reList = []

#为取样表赋值，1~100

for i in range(1,101):

reList.append(i)

#使用sample方法，取3个随机数

res = random.sample(reList,k=3)

print("三个随机数是：{}".format(res))

文章题目：python随机函数咋写 python的随机数函数
文章网址：http://scyanting.com/article/doiosjc.html