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      1. <legend id='e4vpdcv8'><style id='708sm38m'><dir id='24ka5t7d'><q id='bxg0w2ik'></q></dir></style></legend>
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        python输出随机函数 python输出随机字符串

        来源:本站原创|时间:2023-04-02|栏目:python|点击:

        python用什么函数产生随机数

        在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import

        random.random:

        random.random():生成一个0-1之间的随机浮点数.例:

        [python] view plain copy

        import random

        print random.random()

        # 0.87594424128

        random.uniform

        random.uniform(a, b):生成[a,b]之间的浮点数.例:

        [python] view plain copy

        import random

        print random.uniform(0, 10)

        # 5.27462570463

        random.ranint

        random.randint(a, b):生成[a,b]之间的整数.例:

        [python] view plain copy

        import random

        print random.randint(0, 10)

        # 8

        random.randrange

        random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step为基数随机取一个数.如random.randrange(0, 20, 2),相当于从[0,2,4,6,...,18]中随机取一个.例:

        [python] view plain copy

        import random

        print random.randrange(0, 20, 2)

        # 14

        Python 随机产生[0,100]以内的随机数,找到最大值和最小值并交换位置

        过程如图所示:

        获取1~100以内的随机数有两种方法:

        方法1:可以通过Math类中的random方法获取随机数,再乘以100加1,然后转换为int类型即可。

        方法2:可以通过Random类中的nextInt方法获取随机数。

        扩展资料

        函数使用补充说明

        1、random是用于生成随机数的,可以利用它随机生成数字或者选择字符串。

        random.random(),用于生成一个随机浮点数:range[0.0,1.0)。

        random.uniform(a,b),用于生成一个指定范围内的随机浮点数,a,b为上下限,只要a!=b,就会生成介于两者之间的一个浮点数,若a=b,则生成的浮点数就是a。

        random.randint(a,b),用于生成一个指定范围内的整数,a为下限,b为上限,生成的随机整数a=n=b;若a=b,则n=a;若ab,报错。

        random.randrange(, stop [,step]),从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数,基数缺省值为1。

        random.choice(sequence),从序列中获取一个随机元素,参数sequence表示一个有序类型,并不是一种特定类型,泛指list,tuple,字符串等。

        random.shuffle(x[,random]),用于将一个列表中的元素打乱。

        random.sample(sequence,k),从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回,sample函数不会修改原有序列。

        2、Python中有join()和os.path.join()两个函数,具体作用如下:

        join():连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。

        os.path.join():将多个路径组合后返回。

        python函数深入浅出 17.random.randint()函数详解

        random() 函数命名来源于英文单词random(随机)。

        randint是random + integer拼接简写而成,代表随机一个整数

        Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等。

        random.randint() 函数的例子:

        用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n:a=n=b

        a必须小于或等于b,否则报错。

        其他random的方法:

        随机数是用于生成测试入参的好办法,也常见于各种需要随机的场合。

        但是每次随机带来的不确定性也会造成某些验证功能的困难,因此可以使用random.seed()通过指定随机的种子值保证每次生成随机数是同一序列的伪随机数。观察下面的输出:

        对基础运行环境有疑问的,推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇

        python基础2:随机数生成—random模块、numpy中的random函数

        在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径,一是random模块,另一个是numpy库中random函数。

        在我们日常使用中,如果是为了得到随机的单个数,多考虑random模块;如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵,就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数

        一、random模块

        二、numpy库中random函数

        random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:

        作用:随机生成一个 [0,1) 的浮点数

        作用:随机生成一个 [a,b) 的浮点数

        作用:随机生成一个 [a,b] 的整数

        作用:从列表,元组,字符串、集合(可用于for循环的数据类型)中随机选择一个元素

        作用:在生成的以a为始,每step递增,以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数

        作用:打乱一个列表的元素顺序

        从序列population中随机取出k个数;population的类型可以是列表、元组、集合、字符串;

        在Numpy库中,常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。

        作用:返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值

        备注:标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。对应的正态分布曲线如下所示,即

        作用:使用方法与np.random.randn()函数相同 ,通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1

        numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

        输入:

        low—–为最小值

        high—-为最大值

        size—–为数组维度大小

        dtype—为数据类型,默认的数据类型是np.int。

        作用: 返回随机整数或整型数组,范围区间为[low,high),包含low,不包含high; high没有填写时,默认生成随机数的范围是[0,low

        np.random.random([size])

        作用:生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似

        np.random.choice(a,[ size, replace, p])

        参考文档1: 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等(一)

        参考文档2: Python中随机数的生成

        参考文档3: numpy.random模块常用函数

        终于写完了,我以为它很简单的………………预计1小时,结果写了2.5小时

      2. <small id='2ptafjp6'></small><noframes id='4f5de881'>

              <legend id='u4pyv7sj'><style id='wt65ao7f'><dir id='z30jhzou'><q id='m4l6d7aq'></q></dir></style></legend>
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                  <tbody id='tf1s79uz'></tbody>
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