在Python中，随机数在众多应用中扮演着重要角色，例如密码增强安全性和模拟复杂系统。Python内置的random模块为开发者提供了丰富的随机数生成功能，使用时只需导入该模块。
random模块提供了多种生成随机数的方法：
random.random()返回一个0到1（左闭右开区间）的浮点数。
random.randint(a, b)产生a到b（包含a但不包含b）之间的随机整数，可使用random.randrange()实现。
random.randrange(start, stop, step)按指定步长从范围内随机选取一个数。
random.uniform(a, b)生成a到b之间的浮点随机数。
random.choice()从给定的列表中随机选择一个元素，但要求列表非空。
random.shuffle()用于打乱列表元素，如果不希望改变原列表，建议先复制。
random.sample()则是从列表中随机抽取指定数量的元素。
值得注意的是，Python的random生成的是伪随机数，依赖于特定算法和种子（默认为系统时间）。相同的种子会产生一致的随机序列，而不同的种子则产生不同的随机性。
numpy库也提供了random模块，针对多维度数组的随机数生成，如:
numpy.random.rand()生成指定维度的均匀分布数组。
numpy.random.randn()生成正态分布的数组。
numpy.random.randint()生成指定范围的整数数组。
numpy.random.seed()设置随机数生成的种子。
总之，Python的random和numpy.random模块为开发者提供了灵活且强大的随机数生成工具。