我想我应该用quantumrand来补充这些答案，它使用ANU的量子数生成器。不幸的是，这需要互联网连接，但如果你关心数字的“随机性”，那么这可能是有用的。

https://pypi.org/project/quantumrand/

实例

import quantumrand

number = quantumrand.randint(0, 9)

print(number)

输出：4

文档中有很多不同的例子，包括骰子和列表选择器。

>>> import random
>>> random.randrange(10)
3
>>> random.randrange(10)
1

要获得十个样本的列表：

>>> [random.randrange(10) for x in range(10)]
[9, 0, 4, 0, 5, 7, 4, 3, 6, 8]

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)

我想我应该用quantumrand来补充这些答案，它使用ANU的量子数生成器。不幸的是，这需要互联网连接，但如果你关心数字的“随机性”，那么这可能是有用的。

https://pypi.org/project/quantumrand/

实例

import quantumrand

number = quantumrand.randint(0, 9)

print(number)

输出：4

文档中有很多不同的例子，包括骰子和列表选择器。

生成0到9之间的随机整数。

import numpy
X = numpy.random.randint(0, 10, size=10)
print(X)

输出：

[4 8 0 4 9 6 9 9 0 7]

我会尝试以下方法之一：

1.>numpy.random.randint

import numpy as np
X1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))

print (X1)
>>> array([3, 0, 9, 0, 5, 7, 6, 9, 6, 7, 9, 6, 6, 9, 8])

2.>numpy.random.uniform

import numpy as np
X2 = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)

print (X2)
>>> array([8, 3, 6, 9, 1, 0, 3, 6, 3, 3, 1, 2, 4, 0, 4])

3.>numpy.random.ochoice

import numpy as np
X3 = np.random.choice(a=10, size=15 )

print (X3)
>>> array([1, 4, 0, 2, 5, 2, 7, 5, 0, 0, 8, 4, 4, 0, 9])

4.>随机范围

from random import randrange
X4 = [randrange(10) for i in range(15)]

print (X4)
>>> [2, 1, 4, 1, 2, 8, 8, 6, 4, 1, 0, 5, 8, 3, 5]

5.>随机随机

from random import randint
X5 = [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]

print (X5)
>>> [6, 2, 6, 9, 5, 3, 2, 3, 3, 4, 4, 7, 4, 9, 6]

速度：

► np.random.uniform和np.randm.randint比np.rando.choice、random.randrange和random.randint快得多（大约快10倍）。

%timeit np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))
>> 1.64 µs ± 7.83 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)
>> 2.15 µs ± 38.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit np.random.choice(a=10, size=15 )
>> 21 µs ± 629 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

%timeit [randrange(10) for i in range(15)]
>> 12.9 µs ± 60.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]
>> 20 µs ± 386 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

笔记：

1.>np.random.randint在半开区间（低，高）上生成随机整数。2.>np.random.uniform在半开区间（低，高）上生成均匀分布的数。3.>np.randomchoice在半开区间（低，高）上生成一个随机样本，就好像参数a是np.arange（n）一样。4.>randrange（stop）从range（start，stop，step）生成一个随机数。5.>randint（a，b）返回随机整数N，使得a<=N<=b。6.>astype（int）将numpy数组强制转换为int数据类型。我选择了size=（15，）。这将为您提供长度为15的numpy数组。