Python是一款強大的編程語言，其內置支持隨機數生成和分布函數。隨機數在計算機科學中扮演著重要的角色，例如模擬游戲、模擬實驗、加密解密等等。我們可以使用Python的內置模塊來產生隨機數，例如random模塊、numpy模塊等等。

import random
# 產生隨機數
x = random.random() # 產生[0,1)之間的隨機數
y = random.randint(1, 10) # 產生[1,10]之間的整型隨機數
z = random.uniform(1, 5) # 產生[1,5)之間的浮點型隨機數
print(x, y, z)

除了產生隨機數外，Python也支持產生常用的概率分布函數。常用的分布包括正態分布、均勻分布、伽馬分布、泊松分布等等。我們可以使用SciPy模塊中的stats子模塊來產生這些概率分布。

import scipy.stats as stats
# 產生正態分布隨機數
x = stats.norm.rvs(size=1000, loc=0, scale=1) # 均值為0，標準差為1，產生1000個
# 產生均勻分布隨機數
y = stats.uniform.rvs(size=1000, loc=0, scale=10) # [0,10)之間的均勻分布
# 產生泊松分布隨機數
z = stats.poisson.rvs(mu=2, size=1000) # 均值為2的泊松分布
print(x, y, z)

以上就是Python中隨機數生成和分布函數的常用方法。在實際應用中，隨機數和概率分布的使用都是很廣泛的。