计算机生成随机数主要有以下几种方法：
硬件随机数生成器
计算机可以通过硬件设备如CPU频率、温度、环境噪音或键盘敲击时间等生成随机数。这些方法被称为硬件随机数生成器，因为它们依赖于物理现象，产生的随机数具有更高的不可预测性。
伪随机数生成器
伪随机数生成器（PRNG）是通过算法生成的随机数序列，其看起来是随机的，但实际上是可以预测的。它们通常以一个真随机数（种子）作为初始条件，然后通过一系列的数学运算生成后续的数字。常见的伪随机数生成器算法包括线性同余法（LCG）和平方取中法。
真随机数生成
真随机数是指从物理现象中直接获取的随机数，如原子衰变、大气噪声等。这些随机数是不可预测的，因此在需要高度随机性的应用中非常重要。然而，计算机本身无法直接生成真正的随机数，通常需要通过外部设备或传感器来获取这些随机数。
具体生成方法
使用计算器生成随机数
步骤：
1. 按“Mode”键3次，选择“Fix”（按“1”键）。
2. 按“0”键，再按你要取的最大随机数值。
3. 按“Shift”键，再按“Rnd”，再按“+”键，最后按“0.5”。
4. 按“=”键即可得到随机数。
适用范围：这种方法适用于需要简单随机数的场合，但随机性有限。
使用Python生成随机数
步骤：
导入random模块。
使用random模块中的函数如`random（）`生成随机数。
示例代码：
```python
import random
random_number = random.random（）
print（random_number）
```
适用范围：适用于需要高质量随机数的编程应用。
建议
对于简单应用，可以使用计算器或编程语言提供的随机数生成功能。
对于需要高度随机性的应用，建议使用专门的硬件随机数生成器或从物理现象中获取随机数。