随机性的数字估算模型代码及分类

随机性的数字估算模型通常涉及概率统计和随机过程。以下是一个简单的Python代码示例，用于生成随机数并进行分类：

import random

# 生成随机数列表
def generate_random_numbers(n):
    random_numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(n)]
    return random_numbers

# 根据数字范围进行分类
def classify_numbers(numbers):
    small = []
    medium = []
    large = []

    for num in numbers:
        if num < 30:
            small.append(num)
        elif num < 70:
            medium.append(num)
        else:
            large.append(num)

    return small, medium, large

# 主函数
def main():
    n = 100  # 生成100个随机数
    random_numbers = generate_random_numbers(n)
    small, medium, large = classify_numbers(random_numbers)

    print("随机数列表：", random_numbers)
    print("小于30的数：", small)
    print("30到69之间的数：", medium)
    print("大于等于70的数：", large)

if __name__ == "__main__":
    main()

这个代码首先生成一个包含100个随机数的列表，然后根据数字的范围将其分为三类：小于30的数、30到69之间的数和大于等于70的数。最后，打印出各个分类的数。