python使用random数据库产生10个100～200的随机数

可以使用Python标准库中的random模块来生成随机数，具体实现代码如下：

import random

random_list = [random.randint(100, 200) for _ in range(10)]
print(random_list)

该代码中，我们使用了Python列表推导式来生成包含10个随机数的列表。`random.randint(100, 200)` 表示生成一个范围在100到200之间的随机整数。`range(10)` 表示生成10个这样的随机数。最后，我们打印出这个随机数列表。

相关问题

模拟商场2020年12个月的服装、化妆品、日用品的销售量，建立名为sales的数据库对象。要求销售数据使用随机数生成（每种商品的销量都不超过50），使用时间序列对象作为数据库的行索引

好的，我理解了你的问题。为了回答你的问题，我需要使用Python语言和一些常用的数据科学库，如pandas和numpy。

首先，我们需要生成服装、化妆品和日用品的销售数据。我们可以使用numpy库的随机数生成器来模拟销售数据。为了方便起见，我们假设每个月有30天，每天最多销售50件商品。我们使用下面的代码来生成销售数据：

import numpy as np

sales_data = np.random.randint(0, 50, size=(12, 30, 3))

这将生成一个形状为（12，30，3）的三维数组，其中12表示12个月，30表示每个月有30天，3表示三种商品。数组中的每个元素都是0到50之间的随机整数。

接下来，我们需要使用pandas库创建一个名为sales的数据框对象，并使用时间序列对象作为行索引。我们可以使用pandas的date_range函数来生成时间序列对象，如下所示：

import pandas as pd

date_index = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31')

这将生成一个从2020年1月1日到2020年12月31日的时间序列对象。接下来，我们可以使用这个时间序列对象作为数据框的行索引，并将销售数据分配给数据框的值，如下所示：

sales = pd.DataFrame(sales_data.reshape(12*30, 3), index=date_index, columns=['clothing', 'cosmetics', 'daily_use'])

这将生成一个名为sales的数据框对象，其中每行代表一个日期，每列代表一种商品，每个元素代表在该日期销售的数量。

最后，我们可以使用以下代码将这个数据框保存到名为sales.csv的CSV文件中：

sales.to_csv('sales.csv')

现在我们已经生成了名为sales的数据库对象，其中包含了2020年12个月的服装、化妆品和日用品的销售量。

数据库如何添加随机数

要在数据库中添加随机数，你可以使用数据库的内置函数或生成随机数的程序来实现。下面是一常见的方法：

1. 在 SQL 中内置函数：
- MySQL: 使用 `RAND()` 函数生成随机数，例如：`INSERT INTO table_name (column_name) VALUES (RAND());`
- PostgreSQL: 使用 `RANDOM()` 函数生成随机数，例如：`INSERT INTO table_name (column_name) VALUES (RANDOM());`
- Oracle: 使用 `DBMS_RANDOM.VALUE` 函数生成随机数，例如：`INSERT INTO table_name (column_name) VALUES (DBMS_RANDOM.VALUE);`

2. 在编程语言中生成随机数：
- 如果你使用的是编程语言来操作数据库，你可以使用该语言内置的随机数生成函数或库来生成随机数，然后将其插入到数据库中。例如，在 Python 中，你可以使用 `random` 模块生成随机数，然后使用数据库连接库（如 `MySQLdb` 或 `psycopg2`）执行插入操作。

当插入随机数时，注意设置适当的数据类型和范围，以确保生成的随机数符合你的需求。