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Python 是用于数据分析的非常有用的工具。当我们处理现实情况时，我们必须生成随机值以模拟情况并对其进行处理。

Python 具有可用的 random 和 NumPy 模块，它们具有有效的方法，可轻松地工作和生成随机数。

在本教程中，我们将在 Python 的特定范围之间生成一些随机整数。

在 Python 中使用 random.randint() 函数在特定范围之间生成随机整数

randint() 函数用于生成指定范围之间的随机整数。起点和终点位置作为参数传递给函数。

例如，

import random

x = random.randint(0, 10)
print(x)

输出：

8

要使用此函数生成一个随机数列表，我们可以将列表推导方法与 for 循环一起使用，如下所示：

import random

x = [random.randint(0, 9) for p in range(0, 10)]
print(x)

输出：

[1, 6, 6, 5, 8, 8, 5, 5, 8, 4]

请注意，此方法仅接受整数值。

在 Python 中使用 random.randrange() 函数在特定范围之间生成随机整数

randrange() 函数还返回一个范围内的随机数，并且仅接受整数值，但是这里我们可以选择指定一个非常有用的参数称为 step。step 参数使我们能够找到可被特定数字整除的随机数字。缺省情况下，该参数为 1。

例如，

import random

x = random.randrange(0, 10, 2)
print(x)

输出：

4

请注意，输出可被 2 整除。使用相同的列表推导方法，我们可以使用此函数生成一个随机数列表，如下所示。

import random

x = [random.randrange(0, 10, 2) for p in range(0, 10)]
print(x)

输出：

[8, 0, 6, 2, 0, 6, 8, 6, 0, 4]

在 Python 中使用 random.sample() 函数在特定范围之间生成随机整数

使用此函数，我们可以指定要生成的随机数的范围和总数。它还可以确保不存在重复的值。以下示例显示了如何使用此函数。

import random

x = random.sample(range(10), 5)
print(x)

输出：

[7, 8, 5, 9, 6]

在 Python 中使用 NumPy 模块在特定范围之间生成随机整数

NumPy 模块还具有三个函数可用于完成此任务，并生成所需数量的随机整数并将其存储在 numpy 数组中。

这些函数是 numpy.random.randint()，numpy.random.choice() 和 numpy.random.uniform()。以下代码显示了如何使用这些函数。

例如，

import numpy as np

x1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=(5,))
print(x1)

x2 = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(5,)).astype(int)
print(x2)

x3 = np.random.choice(a=10, size=5)
print(x3)

输出：

[3 2 2 2 8]
[8 7 9 2 9]
[0 7 4 1 4]