增强Python随机整数生成功能：扩展库探索

# 1. Python随机整数生成基础

Python提供了生成随机整数的内置函数和扩展库。本章将介绍Python中的随机整数生成基础，包括：

- **内置函数：** `random.randint()`和`random.randrange()`，用于生成指定范围内的随机整数。
- **随机数种子：**控制随机数生成序列的起始值，确保可重复性。
- **参数说明：** `randint()`函数接受两个参数（开始和结束），而`randrange()`函数接受三个参数（开始、结束和步长）。

# 2. 扩展库探索

### 2.1 NumPy库

NumPy（Numerical Python）是一个强大的Python库，用于科学计算。它提供了广泛的随机数生成函数和分布，使其成为处理随机整数的宝贵工具。

#### 2.1.1 随机数生成函数

NumPy提供了以下随机数生成函数：

- `random.rand(d0, d1, ..., dn)`：生成一个d维数组，其中元素是从[0, 1)均匀分布的浮点数。
- `random.randn(d0, d1, ..., dn)`：生成一个d维数组，其中元素是从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的浮点数。
- `random.randint(low, high, size)`：生成一个大小为size的数组，其中元素是从[low, high)均匀分布的整数。

# 生成一个5x5的均匀分布浮点数数组
array = np.random.rand(5, 5)
print(array)

# 生成一个100个元素的标准正态分布浮点数数组
array = np.random.randn(100)
print(array)

# 生成一个大小为10的从0到99均匀分布的整数数组
array = np.random.randint(0, 100, 10)
print(array)

#### 2.1.2 随机数分布

除了生成随机数外，NumPy还提供了各种随机数分布，包括：

- `random.binomial(n, p, size)`：生成一个大小为size的数组，其中元素是从二项分布（n次试验，成功概率p）的整数。
- `random.poisson(lam, size)`：生成一个大小为size的数组，其中元素是从泊松分布（平均值lam）的整数。
- `random.normal(loc, scale, size)`：生成一个大小为size的数组，其中元素是从正态分布（均值为loc，标准差为scale）的浮点数。

# 生成一个大小为10的二项分布整数数组（10次试验，成功概率0.5）
array = np.random.binomial(10, 0.5, 10)
print(array)

# 生成一个大小为20的泊松分布整数数组（平均值5）
array = np.random.poisson(5, 20)