あるカラムに含まれる文字列の値によってランダムデータの値のとる範囲を変えたい

前提

Pythonのnumpyで作成するランダムデータに関する質問です。

ランダムデータを作成したいのですが、いくつか条件があります。
●Type”FF”
・Score1が150.0～160.0の範囲
・Score2が20.0～50.0の範囲
・Score3が20.0～40.0の範囲
●Type"SL"
・Score1が140.0～150.0の範囲
・Score2が-50.0～30.0の範囲
・Score3が-40.0～40.0の範囲

のように、ランダムで作成する中でもdf["Type"]の値によって、とる範囲を変化させたいです。

以下のコードのように、ランダムデータ全体の範囲指定はできたのですが、Typeでさらに範囲を区別する方法が分かりません。

詳しい方、ご教授の程よろしくお願いいたします。

該当のソースコード

Python
## ランダムデータの作成
import pandas as pd
import numpy as np

pd.options.display.float_format="{:.2f}".format

N = 1000
type = ["FF","SL"]
type = np.random.choice(type,size=N)
df = pd.DataFrame({
    "Type":type,
    "Score1":np.random.sample(N) * 20.0 + 140.0,
    "Score2":np.random.sample(N) * 100.0 - 50.0,
    "Score3":np.random.sample(N) * 80.0 - 40.0,
})

追記（条件が3種以上の場合は？）

Python
## ランダムデータの作成
import pandas as pd
import numpy as np

pd.options.display.float_format="{:.2f}".format
type = ["FF","SL","CU"]
N = 1000
type = np.random.choice(type,size=N)
df = pd.DataFrame({
    "Pitch Type":type,
    "Score1":[np.random.rand()*10+150 if t == "FF" elif np.random.rand()*20+130 if t == "SL" else np.random.rand()*10+140 for t in type],
    "Score2":[np.random.rand()*40+30 if t == "FF" else np.random.rand()*20+30 for t in type],
    "Score3":[np.random.rand()*20+20 if t == "FF" else np.random.rand()*30-10 for t in type],
})

追記（発生しているエラー）

  File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Temp/ipykernel_18992/3232225939.py", line 13
    "Score1":[np.random.rand()*10+150 if t == "FF" elif np.random.rand()*20+130 if t == "SL" else np.random.rand()*10+140 for t in type],
                                                   ^
SyntaxError: invalid syntax

追記2 - 同じTypeであっても値は一定ではなくランダムに設定したい

Python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

pd.options.display.float_format="{:.2f}".format

type = ["FF","CU","SP","SL","SI","CB"]

N = 1000
type = np.random.choice(type,size=N)
df = pd.DataFrame({"Type":type})
# Score1
df.loc[df.Type=="FF","Score1"] = np.random.rand()*10+150
df.loc[df.Type=="CU","Score1"] = np.random.rand()*10+140
df.loc[df.Type=="SP","Score1"] = np.random.rand()*10+130
df.loc[df.Type=="SL","Score1"] = np.random.rand()*10+120
df.loc[df.Type=="SI","Score1"] = np.random.rand()*10+145
df.loc[df.Type=="CB","Score1"] = np.random.rand()*20+100
# Score2
df.loc[df.Type=="FF","Score2"] = np.random.rand()*30+35
df.loc[df.Type=="CU","Score2"] = np.random.rand()*30+10
df.loc[df.Type=="SP","Score2"] = np.random.rand()*20+0
df.loc[df.Type=="SL","Score2"] = np.random.rand()*20-10
df.loc[df.Type=="SI","Score2"] = np.random.rand()*20+20
df.loc[df.Type=="CB","Score2"] = np.random.rand()*30-40
# Score3
df.loc[df.Type=="FF","Score3"] = np.random.rand()*30+15
df.loc[df.Type=="CU","Score3"] = np.random.rand()*30-10
df.loc[df.Type=="SP","Score3"] = np.random.rand()*30+10
df.loc[df.Type=="SL","Score3"] = np.random.rand()*40-30
df.loc[df.Type=="SI","Score3"] = np.random.rand()*20+30
df.loc[df.Type=="CB","Score3"] = np.random.rand()*10-25

#画像サイズ、軸サイズ調整
plt.figure(figsize=(11,11))
#各タイプの色を定義づけ
pitch_colors = {"FF":"b","SI":"c","SL":"r","SP":"g","CB":"pink","CU":"y"}
ax1 = plt.subplot(1,1,1)

# make ScatterPlot
ax1.axis([-70,70,-70,70])
x = df[["Score3"]]
y = df[["Score2"]]
#各タイプを色別でplot
for k in pitch_colors:
    df_selected = df[df['Type'] == k]
    if not df_selected.empty:
        df_selected.plot.scatter(x='Score3', y='Score2', marker='o', c=pitch_colors[k], s = 50, label=k, ax=ax1)
#プロットのグリッド線
ax1.grid(True,linestyle = "dotted")
# adding vertical line in data co-ordinates
ax1.axvline(0, c='silver', ls='-')
# adding horizontal line in data co-ordinates
ax1.axhline(0, c='silver', ls='-')
#凡例の表示
flg=12
ax1.legend(loc='upper left',fontsize=flg,title='Type')