ST编程：生成20个real类型随机数

以下是ST编程语言生成20个real类型随机数的代码：

VAR
    i: INT;
    randomNum: REAL;
END_VAR

FOR i:=1 TO 20 DO
    randomNum:=RAND(0, 1); //生成0-1之间的随机数
    //将随机数输出到控制台
    WRITE('Random Number ', i, ': ', randomNum, '\n');
END_FOR

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python编程：生成100个100以内的随机数并统计出现最多的两个数

好的，我来为你解答这个问题。

你可以使用Python的random模块生成100个100以内的随机数。接着，你可以使用Python的collections模块中的Counter类，来统计每个数字出现的次数。

下面是代码实现：

import random
from collections import Counter

# 生成100个100以内的随机数
numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(100)]

# 统计每个数字出现的次数
count = Counter(numbers)

# 找出出现次数最多的两个数
most_common = count.most_common(2)

# 输出结果
print("出现最多的两个数分别是：{}，出现次数为：{}；{}，出现次数为：{}".format(
    most_common[0][0], most_common[0][1], most_common[1][0], most_common[1][1]))

这段代码会输出类似下面的结果：

出现最多的两个数分别是：87，出现次数为：4；88，出现次数为：3

这表示在生成的100个随机数中，数字87出现了4次，数字88出现了3次，它们是出现次数最多的两个数。

st语言写一个随机数生成器

ST语言是一种用于科学计算和统计分析的编程语言，其核心库叫做`Statsmodels`，但它并不是专门为随机数生成设计的。不过，你可以使用Python中的`numpy`库来编写随机数生成器，因为`numpy`在ST环境中通常也是可用的。

下面是一个简单的例子，展示如何使用`numpy`生成随机数：

import numpy as np

# 生成一个0到1之间的均匀分布随机数
uniform_random = np.random.rand()

# 生成一个特定范围内的整数随机数
int_random = np.random.randint(1, 100)

# 从正态分布生成随机数
normal_random = np.random.normal(loc=0, scale=1)  # 均值为0，标准差为1的正态分布

# 另外，`statsmodels`也提供了一些统计相关的随机数生成函数
from statsmodels.stats.distributions import ECDF  # 统计累积分布函数

ecdf_random = ECDF(np.random.randn(100))()  # 根据ECDF生成随机数值