В Python для работы с генераторами случайных чисел и статистическими распределениями используется модуль `random`. Модуль `random` содержит функции для работы с различными генераторами случайных чисел, такими как равномерное распределение, нормальное распределение, экспоненциальное распределение и другими. Он также содержит функции для работы с случайностями, такими как генерация случайной строки или случайного элемента из списка. Для начала использования модуля `random` в Python необходимо импортировать его в свой код. Для этого можно использовать следующую команду:

python

import random

После импорта можно использовать функции модуля `random` для генерации случайных чисел и работы с ними. Например, для генерации случайного целого числа в заданном диапазоне можно использовать функцию `randint()`:

python

import random



# Генерация случайного целого числа от 1 до 10

random_number = random.randint(1, 10)

print(random_number)

Вывод:

6

Модуль `random` также имеет другие функции для генерации случайных чисел и работы со списками случайных чисел, такие как `random()`, `uniform()`, `choice()`, `shuffle()` и другие. Примеры их использования можно найти в [документации](https://docs.python.org/3/library/random.html) Python. Однако, если вам нужны более продвинутые функции статистического анализа и работы с распределениями, вам может понадобиться модуль `scipy`. Этот модуль предоставляет множество функций и классов для анализа данных, статистического моделирования, работы с распределениями и другими задачами. Он является одним из основных инструментов для научных вычислений в Python. Для использования модуля `scipy` для работы с распределениями необходимо импортировать нужные подмодули. Например, для работы с нормальным распределением можно использовать подмодуль `scipy.stats`:

python

from scipy.stats import norm



# Генерация случайного числа из стандартного нормального распределения

random_number = norm.rvs()

print(random_number)

Вывод:

-0.19580282339442813

Подмодуль `scipy.stats` содержит множество функций и классов для работы с различными статистическими распределениями, такими как нормальное распределение, биномиальное распределение, экспоненциальное распределение и другие. Он позволяет сгенерировать случайные числа из заданного распределения, а также выполнить различные статистические операции, такие как вычисление функции распределения (CDF), плотности вероятности (PDF) и других характеристик распределения. Верный ответ на данную задачу: `random`. Модуль `random` в Python используется для работы с генераторами случайных чисел и статистическими распределениями. Модуль `scipy` также может быть использован для работы с распределениями, но он является более мощным инструментом, предоставляющим дополнительные функции статистического анализа.