SciPy是一個基于Python的科學計算庫，包含了很多用于數值計算的功能。在SciPy中，可以使用numpy.random模塊來生成隨機數，并使用scipy.stats模塊來進行概率分布的計算和模擬。
以下是一些常用的示例代碼：
import numpy as np
# 生成均勻分布的隨機數
random_numbers = np.random.rand(10) # 生成10個[0, 1)之間的隨機數
# 生成正態分布的隨機數
random_numbers = np.random.normal(0, 1, 10) # 生成10個均值為0，標準差為1的正態分布隨機數
from scipy.stats import norm
# 計算正態分布的概率密度函數
mean = 0
std = 1
x = 1
pdf = norm.pdf(x, loc=mean, scale=std) # 計算正態分布在x處的概率密度值
# 計算正態分布的累積分布函數
cdf = norm.cdf(x, loc=mean, scale=std) # 計算正態分布在x處的累積分布值
通過以上示例代碼，可以看到SciPy庫提供了豐富的隨機數生成和概率分布計算的功能，能夠方便地進行數值計算和統計分析。
