secrets模块是Python 3.6中的新模块。这比用于加密或安全用途的随机模块要好。

要随机打印0-9范围内的整数，请执行以下操作：

from secrets import randbelow
print(randbelow(10))

有关详细信息，请参见PEP 506。

注意，这确实取决于用例。使用随机模块，您可以设置一个随机种子，这对于伪随机但可重复的结果很有用，而这对于机密模块是不可能的。

随机模块也更快（在Python 3.9上测试）：

>>> timeit.timeit("random.randrange(10)", setup="import random")
0.4920286529999771
>>> timeit.timeit("secrets.randbelow(10)", setup="import secrets")
2.0670733770000425

在连续数字的情况下，randint或randrange可能是最好的选择，但如果序列中有几个不同的值（即列表），也可以使用choice：

>>> import random
>>> values = list(range(10))
>>> random.choice(values)
5

该选项也适用于非连续样本中的一项：

>>> values = [1, 2, 3, 5, 7, 10]
>>> random.choice(values)
7

如果您需要“加密性强”，python 3.6和更新版本中还有一个secrets.choice：

>>> import secrets
>>> values = list(range(10))
>>> secrets.choice(values)
2

试试看：

from random import randrange, uniform

# randrange gives you an integral value
irand = randrange(0, 10)

# uniform gives you a floating-point value
frand = uniform(0, 10)

您需要随机python模块，它是标准库的一部分。使用代码。。。

from random import randint

num1= randint(0,9)

这将将变量num1设置为介于0和9之间的随机数（包括0和9）。

选择阵列的大小（在本例中，我选择的大小为20）。然后，使用以下方法：

import numpy as np   
np.random.randint(10, size=(1, 20))

您可以期望看到以下形式的输出（每次运行时都会返回不同的随机整数；因此，您可以期望输出数组中的整数与下面给出的示例不同）。

array([[1, 6, 1, 2, 8, 6, 3, 3, 2, 5, 6, 5, 0, 9, 5, 6, 4, 5, 9, 3]])

OpenTURNS不仅可以模拟随机整数，还可以使用UserDefined定义的类定义关联的分布。

以下模拟了分布的12个结果。

import openturns as ot
points = [[i] for i in range(10)]
distribution = ot.UserDefined(points) # By default, with equal weights.
for i in range(12):
    x = distribution.getRealization()
    print(i,x)

这将打印：

0 [8]
1 [7]
2 [4]
3 [7]
4 [3]
5 [3]
6 [2]
7 [9]
8 [0]
9 [5]
10 [9]
11 [6]

括号在那里，因为x是一维中的一个点。在对getSample的一次调用中生成12个结果会更容易：

sample = distribution.getSample(12)

将产生：

>>> print(sample)
     [ v0 ]
 0 : [ 3  ]
 1 : [ 9  ]
 2 : [ 6  ]
 3 : [ 3  ]
 4 : [ 2  ]
 5 : [ 6  ]
 6 : [ 9  ]
 7 : [ 5  ]
 8 : [ 9  ]
 9 : [ 5  ]
10 : [ 3  ]
11 : [ 2  ]

有关此主题的更多详细信息，请参见：http://openturns.github.io/openturns/master/user_manual/_generated/openturns.UserDefined.html