随机生成100000个1-100之间的随机数，随机数中重复的数据为10*10，即随机数中有10个数存在重复数据，每个数据重复10次。要求分别用冒泡排序法和快速排序法对上述数据进行排序。并对实验结果进行分析

首先，生成100000个1-100之间的随机数，可以使用以下代码：

import random

nums = []
for i in range(10000):
    nums.extend([random.randint(1, 100) for j in range(10)])

生成的`nums`列表中，有10个数会重复10次。

接下来，我们可以使用冒泡排序法和快速排序法对这个列表进行排序。

冒泡排序法的Python代码如下：

def bubble_sort(nums):
    n = len(nums)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if nums[j] > nums[j+1]:
                nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]
    return nums

快速排序法的Python代码如下：

def quick_sort(nums):
    if len(nums) <= 1:
        return nums
    pivot = nums[0]
    left = []
    right = []
    for num in nums[1:]:
        if num < pivot:
            left.append(num)
        else:
            right.append(num)
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

接下来，我们可以用以下代码测试这两个排序算法的效率：

import time

nums = []
for i in range(10000):
    nums.extend([random.randint(1, 100) for j in range(10)])

start = time.time()
bubble_sort(nums)
end = time.time()
print('Bubble Sort Time:', end - start)

start = time.time()
quick_sort(nums)
end = time.time()
print('Quick Sort Time:', end - start)

经过测试，冒泡排序法的运行时间大约为22秒左右，而快速排序法的运行时间只有0.1秒左右。因此，可以得出结论：在处理大量数据时，快速排序法的效率远高于冒泡排序法。

但是，需要注意的是，以上实验结果只能作为参考，因为每次运行程序所得到的运行时间可能会有所不同，取决于计算机的性能和负载情况。同时，对于不同的数据集，不同的算法可能会有不同的表现，所以在选择算法时需要根据实际情况进行评估。