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过程如图所示：
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获取1~100以内的随机数有两种方法：
方法1：可以通过Math类中的random方法获取随机数，再乘以100加1，然后转换为int类型即可。
方法2：可以通过Random类中的nextInt方法获取随机数。
扩展资料
函数使用补充说明
1、random是用于生成随机数的，可以利用它随机生成数字或者选择字符串。
random.random()，用于生成一个随机浮点数：range[0.0,1.0)。
random.uniform(a,b)，用于生成一个指定范围内的随机浮点数，a,b为上下限，只要a!=b,就会生成介于两者之间的一个浮点数，若a=b，则生成的浮点数就是a。
random.randint(a,b)，用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a=n=b;若a=b，则n=a；若ab，报错。
random.randrange(, stop [,step])，从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1。
random.choice(sequence)，从序列中获取一个随机元素，参数sequence表示一个有序类型，并不是一种特定类型，泛指list，tuple，字符串等。
random.shuffle(x[,random])，用于将一个列表中的元素打乱。
random.sample(sequence,k)，从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回，sample函数不会修改原有序列。
2、Python中有join()和os.path.join()两个函数，具体作用如下：
join()：连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。
os.path.join()：将多个路径组合后返回。
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。
用python生成随机的15行6列的随机数据的方法如下：
1.import numpy as np # 定义从正态分布中获取随机数的函数 def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正态分布的均值 :param scale: 正态分布的标准差 :return:从正态分布中产生的随机数 """ # 正态分布中的随机数生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number # 主模块 if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印结果 print(n) # 结果:3.275192443463058
2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。
import numpy as np # 定义从均匀分布中获取随机数的函数 def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number # 主模块 if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印结果 print(n) # 结果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。
在Python中，random模块用于生成随机数。下面介绍下random模块中常用的几个函数
01
打开我们python的ide
02
在打开的shell中，首先需要导入random库，才可以使用random中的方法，首先介绍下应用最多的函数，random.random（），可以生成一个0到1的随机符点数
03
random.uniform（a,b）函数，生成指定范围内的随机符点数，如下图
04
random.randint（a,b）函数，生成一个指定范围内的整数，如下图
05
random.choice(sqe)函数，从sqe序列中得到一个随机元素，如下图，序列元素可以包含很多种类，集合，列表，甚至元组都可以作为参数进行传递
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
在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import
random.random:
random.random():生成一个0-1之间的随机浮点数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.random()
# 0.87594424128
random.uniform
random.uniform(a, b):生成[a,b]之间的浮点数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.uniform(0, 10)
# 5.27462570463
random.ranint
random.randint(a, b):生成[a,b]之间的整数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.randint(0, 10)
# 8
random.randrange
random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step为基数随机取一个数.如random.randrange(0, 20, 2),相当于从[0,2,4,6,...,18]中随机取一个.例:
[python] view plain copy
import random
print random.randrange(0, 20, 2)
# 14
