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。
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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
python随机选取n个不同的数字的方法：
1、使用“import random”导入random包
2、通过for语句循环执行n次“random.randint()”语句获取n个随机数并将随机数输入到列表中
n=10示例如下：
3、用set函数去重就可以了
完整代码：
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python中的randint用来生成随机数，在使用randint之前，需要调用random库。其表达是为random.randint(x,y)，参数x和y代表生成随机数的区间范围。
random() 函数命名来源于英文单词random（随机）。randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数。
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。
函数randint的使用
1、OUT = RANDINT
产生一个“ 0 ”或“ 1 ”等概率。
2、OUT = RANDINT(M)
生成的M 矩阵的随机二进制数字，“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。
3、OUT = RANDINT(M,N)
生成的（M,N) 矩阵的随机二进制数字,“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等。
4、OUT = RANDINT(M,N,RANGE)
生成的(M,N) 矩阵的随机二进制数字，RANGE范围可以是标量或向量。
标量：为正的话，取值为[0,RANGE-1] ，为负的话，取值为 [RANGE+1, 0]。
向量：取值为[RANGE(1), RANGE(2)]。
5、OUT = RANDINT(M,N,RANGE,STATE)
resets the state of RAND to STATE。
random() 函数命名来源于英文单词random(随机)。
randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。
random.randint() 函数的例子：
用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n：a=n=b
a必须小于或等于b，否则报错。
其他random的方法：
无
随机数是用于生成测试入参的好办法，也常见于各种需要随机的场合。
但是每次随机带来的不确定性也会造成某些验证功能的困难，因此可以使用random.seed()通过指定随机的种子值保证每次生成随机数是同一序列的伪随机数。观察下面的输出：
对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
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