一、使用random库生成随机数
Python中自带Random库，可以利用其中的randint函数来生成随机数。如下所示：
import random
random.seed(10) # 设置随机数种子为10
print(random.randint(1, 10)) # 生成1到10之间的整数其中，seed函数用于设置随机种子，可以保证在相同的种子下生成的随机数是一样的，这在某些实验环境下是必要的。然后利用randint函数来生成1到10之间的随机整数。
当然，Random库还提供了其他一些常用的随机生成函数，如：
import random
random.seed(10)
print(random.random()) # 生成0到1之间的随机小数
print(random.uniform(1, 10)) # 生成1到10之间的随机小数
print(random.choice(['apple', 'banana', 'orange'])) # 在列表中随机选择一个元素二、使用numpy库生成随机数组
在科学计算领域，numpy库也是非常常用的一个库。其提供了更加高效灵活的随机数生成功能。
首先，需要导入numpy库。然后可以利用numpy.random模块中的一些函数来生成随机数或随机数组。
以下是两个例子：
import numpy as np
np.random.seed(10) # 设置随机数种子为10
print(np.random.randint(1, 10, size=(3, 3))) # 生成一个3行3列的矩阵，元素在1到10之间import numpy as np
np.random.seed(10)
print(np.random.normal(0, 1, size=(3, 3))) # 生成一个3行3列的矩阵，元素服从均值为0，方差为1的正态分布三、使用Python内置hash函数生成随机数
在一些特殊场景中，也可以使用Python内置的hash函数来生成伪随机数。
如下所示：
import hashlib
seed = 'seed'
hash_object = hashlib.md5(seed.encode('utf-8'))
random_number = int(hash_object.hexdigest(), 16) % 100 # 生成0到100之间的随机整数
print(random_number)这里使用md5函数将种子字符串转换为哈希值，并映射到0到100之间的整数。需要注意，这种方法虽然可以生成伪随机数，但是安全性不高，不能用于需要高安全性的场合。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/311507.html
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