一、使用Python内置random模块生成一维随机数组
import random
# 生成长度为10，范围在0到100之间的一维随机数组
arr = [random.randint(0, 100) for i in range(10)]
print(arr)在Python中，使用内置的random模块可以非常方便地生成随机数。我们可以利用这个模块，生成一个一维的随机数组。代码中我们用到了random模块的randint()方法，生成了长度为10，范围在0到100之间的随机数，并存储到了变量arr中。
二、使用numpy库生成多维随机数组
import numpy as np
# 生成一个3x3的二维随机数组
arr = np.random.rand(3, 3)
print(arr)当我们需要生成多维随机数组时，可以使用Python中的numpy库。numpy中提供了非常丰富的数组操作方法，可以非常方便地对数组进行各种操作，如排序、计算平均数等。在上面的例子中，我们使用了numpy的random子库，以及其中的rand()方法，生成了一个3x3的二维随机数组，并存储到了变量arr中。
三、应用场景：统计分析、排序、模拟等应用程序
生成随机数组的方法是一个非常实用的方法，可以在很多场景下使用，如统计分析、排序以及模拟等应用程序。在下面几个场景中，我们将简单介绍如何使用随机数组。
场景1：统计分析
import random
import statistics
# 生成长度为10，范围在0到100之间的一维随机数组
arr = [random.randint(0, 100) for i in range(10)]
# 计算平均数和标准差
mean = statistics.mean(arr)
stdev = statistics.stdev(arr)
print(mean, stdev)在统计分析中，我们常常需要计算数据的平均数和标准差等指标。通过生成随机数组，我们可以用统计模块中的函数对生成的随机数组进行计算和分析。代码中我们用到了Python内置的statistics模块，对生成的随机数组进行了计算，得到了其平均数和标准差。
场景2：排序
import random
# 生成长度为10，范围在0到100之间的一维随机数组
arr = [random.randint(0, 100) for i in range(10)]
# 对数组进行排序
arr_sorted = sorted(arr)
print(arr_sorted)在排名或排行的场景中，我们需要对数据进行排序。同样，我们可以用Python内置的sorted()方法对生成的随机数组进行排序操作。代码中我们用到了sorted()方法，将生成的随机数组进行排序，并存储到变量arr_sorted中。
场景3：模拟
import random
# 模拟100次抛硬币
res = [random.randint(0, 1) for i in range(100)]
# 统计正面朝上的次数
heads_count = res.count(1)
print(heads_count)在模拟场景中，我们可能需要使用随机数组来模拟某些随机事件，如抛硬币、掷骰子等。在这个场景中，我们可以先生成随机数组，然后对数组进行相应的分析。在这个例子中，我们模拟了100次抛硬币，统计了正面朝上的次数。
