詳解Python利用random生成一個(gè)列表內(nèi)的隨機(jī)數(shù)

首先,需要導(dǎo)入random模塊:

import random

隨機(jī)取1-33之間的1個(gè)隨機(jī)數(shù)，可能重復(fù):

random.choice(range(1,34))

print得到一系列隨機(jī)數(shù),執(zhí)行一次得到一個(gè)隨機(jī)數(shù):

print(random.choice(range(1,34)))

隨機(jī)取1-33之間的6個(gè)隨機(jī)數(shù)，可能重復(fù):

random.choices(range(1,34),k=6,weights=range(1,34))

其權(quán)重值表示該數(shù)或該范圍內(nèi)的數(shù)輸出概率大,輸出結(jié)果為列表

隨機(jī)取1-33之間的6個(gè)隨機(jī)數(shù)，不重復(fù):

random.sample(range(1,34),6)

得到一個(gè)無序列表

random.uniform(a,b)??? 生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù)，兩個(gè)參數(shù)其中一個(gè)是上限，一個(gè)是下限

random.randint(a,b)??? 生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持我們。

時(shí)間： 2019-08-18

本文實(shí)例講述了Python隨機(jī)數(shù)用法.分享給大家供大家參考,具體如下: 1. random.seed(int) 給隨機(jī)數(shù)對象一個(gè)種子值,用于產(chǎn)生隨機(jī)序列. 對于同一個(gè)種子值的輸入,之后產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)序列也一樣. 通常是把時(shí)間秒數(shù)等變化值作為種子值,達(dá)到每次運(yùn)行產(chǎn)生的隨機(jī)系列都不一樣 seed() 省略參數(shù),意味著使用當(dāng)前系統(tǒng)時(shí)間生成隨機(jī)數(shù) random.seed(10) print random.random() #0.57140259469 random.seed(10) print rando

random.randomrandom.random()用于生成一個(gè)0到1的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù): 0 <= n < 1.0 random.uniformrandom.uniform(a, b),用于生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù),兩個(gè)參數(shù)其中一個(gè)是上限,一個(gè)是下限.如果a > b,則生成的隨機(jī)數(shù)n: a <= n <= b.如果 a

隨機(jī)數(shù)參與的應(yīng)用場景大家一定不會陌生,比如密碼加鹽時(shí)會在原密碼上關(guān)聯(lián)一串隨機(jī)數(shù),蒙特卡洛算法會通過隨機(jī)數(shù)采樣等等.Python內(nèi)置的random模塊提供了生成隨機(jī)數(shù)的方法,使用這些方法時(shí)需要導(dǎo)入random模塊. import random 下面介紹下Python內(nèi)置的random模塊的幾種生成隨機(jī)數(shù)的方法. 1.random.random() 隨機(jī)生成 0 到 1 之間的浮點(diǎn)數(shù)[0.0, 1.0) . print("random: ", random.random()) #rando

random 模塊是Python自帶的模塊,除了生成最簡單的隨機(jī)數(shù)以外,還有很多功能. random.random() 用來生成一個(gè)0~1之間的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù),范圍[0,10 >>> import random >>> random.random() 0.5038461831828231 random.uniform(a,b) 返回a,b之間的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù),范圍[a,b]或[a,b),取決于四舍五入,a不一定要比b小. >>> random.uniform(

本文我們詳細(xì)地介紹下兩個(gè)模塊關(guān)于生成隨機(jī)序列的其他使用方法. 隨機(jī)數(shù)參與的應(yīng)用場景大家一定不會陌生,比如密碼加鹽時(shí)會在原密碼上關(guān)聯(lián)一串隨機(jī)數(shù),蒙特卡洛算法會通過隨機(jī)數(shù)采樣等等.Python內(nèi)置的random模塊提供了生成隨機(jī)數(shù)的方法,使用這些方法時(shí)需要導(dǎo)入random模塊. import random 下面介紹下Python內(nèi)置的random模塊的幾種生成隨機(jī)數(shù)的方法. 1.random.random()隨機(jī)生成 0 到 1 之間的浮點(diǎn)數(shù)[0.0, 1.0).注意的是返回的隨機(jī)數(shù)可能會是 0 但

因?yàn)楦怕蕟栴},所以需要測試一下python的隨機(jī)數(shù)分布.到底是平均(均勻)分布,還是正態(tài)(高斯)分布. 測試代碼如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 # ================================= # Describe : 測試random隨機(jī)數(shù)分布 # D&P Author By: 常成功 # Create Date: 2017/10/07 # Modify Date: 2017/10/20 # (C) 2012-2017 A

我們已經(jīng)在Python運(yùn)算中看到Python最基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算功能.此外,math包補(bǔ)充了更多的函數(shù).當(dāng)然,如果想要更加高級的數(shù)學(xué)功能,可以考慮選擇標(biāo)準(zhǔn)庫之外的numpy和scipy項(xiàng)目,它們不但支持?jǐn)?shù)組和矩陣運(yùn)算,還有豐富的數(shù)學(xué)和物理方程可供使用. 此外,random包可以用來生成隨機(jī)數(shù).隨機(jī)數(shù)不僅可以用于數(shù)學(xué)用途,還經(jīng)常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性. math包 math包主要處理數(shù)學(xué)相關(guān)的運(yùn)算.math包定義了兩個(gè)常數(shù): 復(fù)制代碼 代碼如下: math.e?? # 自

Python中的random模塊用于生成隨機(jī)數(shù).下面介紹一下random模塊中最常用的幾個(gè)函數(shù). random.random random.random()用于生成一個(gè)0到1的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù): 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函數(shù)原型為:random.uniform(a, b),用于生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù),兩個(gè)參數(shù)其中一個(gè)是上限,一個(gè)是下限.如果a > b,則生成的隨機(jī)數(shù)n: a <= n <= b.如果 a <

本文實(shí)例講述了Python使用random模塊生成隨機(jī)數(shù)操作.分享給大家供大家參考,具體如下: 今天在用Python編寫一個(gè)小程序時(shí),要用到隨機(jī)數(shù),于是就在網(wǎng)上查了一下關(guān)于Python生成各種隨機(jī)數(shù)的方法,現(xiàn)將其總結(jié)如下: 此處,利用Python中的random模塊生成隨機(jī)數(shù).因此首先必須導(dǎo)入該模塊:import random 一. 隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)元素 import random #生成一個(gè)0到1的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù): 0 <= n < 1.0 print(random.random()) >&g

Selenium的介紹.配置和調(diào)用 Selenium(瀏覽器自動化測試框架)?是一個(gè)用于Web應(yīng)用程序測試的工具.Selenium測試直接運(yùn)行在瀏覽器中,就像真正的用戶在操作一樣.支持的瀏覽器包括IE(7, 8, 9, 10, 11),Firefox,Safari,Google Chrome,Opera等.這個(gè)工具的主要功能包括:測試瀏覽器的兼容性--測試你的應(yīng)用程序看是否能夠很好得工作在不同瀏覽器和操作系統(tǒng)之上.測試系統(tǒng)功能--創(chuàng)建回歸測試檢驗(yàn)軟件功能和用戶需求.支持自動錄制動作和自動生成 .

本文實(shí)例講述了python中urllib模塊用法.分享給大家供大家參考.具體分析如下: 一.問題: 近期公司項(xiàng)目的需求是根據(jù)客戶提供的api,我們定時(shí)去獲取數(shù)據(jù), 之前的方案是用php收集任務(wù)存入到redis隊(duì)列,然后在linux下做一個(gè)常駐進(jìn)程跑某一個(gè)php文件, 該php文件就一個(gè)無限循環(huán),判斷redis隊(duì)列,有就執(zhí)行,沒有就break. 二.解決方法: 最近剛好學(xué)了一下python, python的urllib模塊或許比php的curl更快,而且簡單. 貼一下代碼 復(fù)制代碼 代碼如下: #

本文實(shí)例講述了Python中subprocess模塊用法.分享給大家供大家參考.具體如下: 執(zhí)行命令: >>> subprocess.call(["ls", "-l"]) 0 >>> subprocess.call("exit 1", shell=True) 1 測試調(diào)用系統(tǒng)中cmd命令,顯示命令執(zhí)行的結(jié)果: x=subprocess.check_output(["echo", "

本文實(shí)例講述了python中argparse模塊用法.分享給大家供大家參考.具體分析如下: 平常在寫命令行工具的時(shí)候,經(jīng)常會帶參數(shù),所以用python中的argparse來實(shí)現(xiàn). # -*- coding: utf-8 -*- import argparse args = "-f hello.txt -n 1 2 3 -x 100 -y b -z a -q hello @args.txt i_am_bar -h".split() # 使用@args.txt要求fromfile_pref

pymysql 模塊的使用 一.pymysql的下載和使用 (1)pymysql模塊的下載 pip3 install pymysql (2)pymysql的使用 # 實(shí)現(xiàn):使用Python實(shí)現(xiàn)用戶登錄,如果用戶存在則登錄成功(假設(shè)該用戶已在數(shù)據(jù)庫中) import pymysql user = input('請輸入用戶名:') pwd = input('請輸入密碼:') # 1.連接 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user

最近在看流暢的python,在看第14章節(jié)的itertools模塊,對其itertools中的相關(guān)函數(shù)實(shí)現(xiàn)的邏輯的實(shí)現(xiàn) 其中在zip_longest(it_obj1, ..., it_objN, fillvalue=None)時(shí),其函數(shù)實(shí)現(xiàn)的功能和內(nèi)置zip函數(shù)大致相同(實(shí)現(xiàn)一一對應(yīng)), 不過內(nèi)置的zip函數(shù)是已元素最少對象為基準(zhǔn),而zip_longest函數(shù)是已元素最多對象為基準(zhǔn),使用fillvalue的值來填充 以下是自己總結(jié)此函數(shù)的大致實(shí)現(xiàn)方法,和官方方法不同: 思路大致如此: 找出元素個(gè)

算法優(yōu)缺點(diǎn): 優(yōu)點(diǎn):容易實(shí)現(xiàn) 缺點(diǎn):可能收斂到局部最小值,在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上收斂較慢 使用數(shù)據(jù)類型:數(shù)值型數(shù)據(jù) 算法思想 k-means算法實(shí)際上就是通過計(jì)算不同樣本間的距離來判斷他們的相近關(guān)系的,相近的就會放到同一個(gè)類別中去. 1.首先我們需要選擇一個(gè)k值,也就是我們希望把數(shù)據(jù)分成多少類,這里k值的選擇對結(jié)果的影響很大,Ng的課說的選擇方法有兩種一種是elbow method,簡單的說就是根據(jù)聚類的結(jié)果和k的函數(shù)關(guān)系判斷k為多少的時(shí)候效果最好.另一種則是根據(jù)具體的需求確定,比如說進(jìn)行襯衫尺寸的聚

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python从random生成列表_详解Python利用random生成一个列表内的随机数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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