Python中生成随机数是通过内置的random模块来实现的。random模块提供了各种生成随机数的函数，包括生成整数、浮点数、序列和随机种子等。

Python中生成随机数的方法有很多种，常见的包括使用random模块中的randint()、randrange()和uniform()函数来生成整数和浮点数，使用random模块中的choice()和shuffle()函数来对序列进行随机选择和乱序，以及使用random模块中的seed()函数来设置随机种子等。

在生成随机数时，可以通过设置随机种子来控制随机数的生成过程。随机种子是一个整数，用来初始化随机数生成器的状态。通过设置相同的随机种子，可以保证每次运行程序时生成的随机数是相同的，这对于调试和复现实验结果很有帮助。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用random模块生成1000个随机整数，并统计它们的频数分布：

```python

import random

# 生成1000个随机整数

random_numbers = [random.randint(1

10) for _ in range(1000)]

# 统计每个整数出现的次数

count_dict = {}

for num in random_numbers:

count_dict[num] = count_dict.get(num

0) + 1

# 打印频数分布

for num

count in sorted(count_dict.items()):

print(f{num}: {count})

```

在上面的代码中，我们首先使用列表推导式生成了一个包含1000个1到10之间随机整数的列表random_numbers，然后使用一个字典count_dict来统计每个整数出现的次数，并*按照整数的大小进行排序并打印出每个整数出现的频数。

通过以上示例，我们了解了如何使用Python中的random模块生成随机数，并实现了基本的频数分布统计。当然，随机数的应用领域非常广泛，包括模拟实验、随机算法、游戏开发、密码学等等，在实际应用中我们可以根据具体的需求选择合适的随机数生成方法和技巧。希望以上内容能对你有所帮助。