在Python中，随机数是通过使用伪随机数生成器来生成的。伪随机数生成器是一个算法，它根据一种确定性的方法生成看似随机的数值序列。
Python中的伪随机数生成器主要使用了Mersenne Twister算法，该算法是由Takuji Nishimura和Makoto Matsumoto在1997年开发的。Mersenne Twister算法的基本原理是使用一个624维的状态向量来生成随机数序列。每次生成一个随机数时，状态向量会被更新，以便生成下一个随机数。
Python的random模块提供了许多生成随机数的函数，包括生成整数、浮点数、随机选择等。这些函数都是基于Mersenne Twister算法实现的。
需要注意的是，伪随机数生成器生成的数值序列是确定性的，并不是真正的随机数。如果使用相同的种子值初始化伪随机数生成器，那么生成的随机数序列将完全相同。因此，在使用随机数时，通常会使用当前时间作为种子值，以确保每次运行程序都能生成不同的随机数序列。
在Python中，可以通过str()函数将数字转化为字符串。
以下是一个例子：
num = 123
str_num = str(num)
print(type(str_num)) # 输出： 在上...
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下面是一个示例：
my_list = ['Hello', 'world', 'how', ...
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有序集...
在R语言中，可以使用以下几个函数来生成随机整数： sample()函数：可以从指定的整数序列中随机抽取一个或多个整数。例如，sample(1:10, 1)将从1到10的整数序列中...
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# 创建一个数据框
df
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