詳解Python利用random生成一個列表內的隨機數

首先,需要導入random模塊:

import random

隨機取1-33之間的1個隨機數，可能重復:

random.choice(range(1,34))

print得到一系列隨機數,執行一次得到一個隨機數:

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

隨機取1-33之間的6個隨機數，可能重復:

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

其權重值表示該數或該范圍內的數輸出概率大,輸出結果為列表

隨機取1-33之間的6個隨機數，不重復:

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

得到一個無序列表

random.uniform(a,b)??? 生成一個指定范圍內的隨機符點數，兩個參數其中一個是上限，一個是下限

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

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持我們。

時間： 2019-08-18

本文實例講述了Python隨機數用法.分享給大家供大家參考,具體如下: 1. random.seed(int) 給隨機數對象一個種子值,用于產生隨機序列. 對于同一個種子值的輸入,之后產生的隨機數序列也一樣. 通常是把時間秒數等變化值作為種子值,達到每次運行產生的隨機系列都不一樣 seed() 省略參數,意味著使用當前系統時間生成隨機數 random.seed(10) print random.random() #0.57140259469 random.seed(10) print rando

random.randomrandom.random()用于生成一個0到1的隨機符點數: 0 <= n < 1.0 random.uniformrandom.uniform(a, b),用于生成一個指定范圍內的隨機符點數,兩個參數其中一個是上限,一個是下限.如果a > b,則生成的隨機數n: a <= n <= b.如果 a

隨機數參與的應用場景大家一定不會陌生,比如密碼加鹽時會在原密碼上關聯一串隨機數,蒙特卡洛算法會通過隨機數采樣等等.Python內置的random模塊提供了生成隨機數的方法,使用這些方法時需要導入random模塊. import random 下面介紹下Python內置的random模塊的幾種生成隨機數的方法. 1.random.random() 隨機生成 0 到 1 之間的浮點數[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數以外,還有很多功能. random.random() 用來生成一個0~1之間的隨機浮點數,范圍[0,10 >>> import random >>> random.random() 0.5038461831828231 random.uniform(a,b) 返回a,b之間的隨機浮點數,范圍[a,b]或[a,b),取決于四舍五入,a不一定要比b小. >>> random.uniform(

本文我們詳細地介紹下兩個模塊關于生成隨機序列的其他使用方法. 隨機數參與的應用場景大家一定不會陌生,比如密碼加鹽時會在原密碼上關聯一串隨機數,蒙特卡洛算法會通過隨機數采樣等等.Python內置的random模塊提供了生成隨機數的方法,使用這些方法時需要導入random模塊. import random 下面介紹下Python內置的random模塊的幾種生成隨機數的方法. 1.random.random()隨機生成 0 到 1 之間的浮點數[0.0, 1.0).注意的是返回的隨機數可能會是 0 但

因為概率問題,所以需要測試一下python的隨機數分布.到底是平均(均勻)分布,還是正態(高斯)分布. 測試代碼如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 # ================================= # Describe : 測試random隨機數分布 # D&P Author By: 常成功 # Create Date: 2017/10/07 # Modify Date: 2017/10/20 # (C) 2012-2017 A

我們已經在Python運算中看到Python最基本的數學運算功能.此外,math包補充了更多的函數.當然,如果想要更加高級的數學功能,可以考慮選擇標準庫之外的numpy和scipy項目,它們不但支持數組和矩陣運算,還有豐富的數學和物理方程可供使用. 此外,random包可以用來生成隨機數.隨機數不僅可以用于數學用途,還經常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性. math包 math包主要處理數學相關的運算.math包定義了兩個常數: 復制代碼 代碼如下: math.e?? # 自

Python中的random模塊用于生成隨機數.下面介紹一下random模塊中最常用的幾個函數. random.random random.random()用于生成一個0到1的隨機符點數: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函數原型為:random.uniform(a, b),用于生成一個指定范圍內的隨機符點數,兩個參數其中一個是上限,一個是下限.如果a > b,則生成的隨機數n: a <= n <= b.如果 a <

本文實例講述了Python使用random模塊生成隨機數操作.分享給大家供大家參考,具體如下: 今天在用Python編寫一個小程序時,要用到隨機數,于是就在網上查了一下關于Python生成各種隨機數的方法,現將其總結如下: 此處,利用Python中的random模塊生成隨機數.因此首先必須導入該模塊:import random 一. 隨機產生一個元素 import random #生成一個0到1的隨機浮點數: 0 <= n < 1.0 print(random.random()) >&g

Selenium的介紹.配置和調用 Selenium(瀏覽器自動化測試框架)?是一個用于Web應用程序測試的工具.Selenium測試直接運行在瀏覽器中,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.這個工具的主要功能包括:測試瀏覽器的兼容性--測試你的應用程序看是否能夠很好得工作在不同瀏覽器和操作系統之上.測試系統功能--創建回歸測試檢驗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: 近期公司項目的需求是根據客戶提供的api,我們定時去獲取數據, 之前的方案是用php收集任務存入到redis隊列,然后在linux下做一個常駐進程跑某一個php文件, 該php文件就一個無限循環,判斷redis隊列,有就執行,沒有就break. 二.解決方法: 最近剛好學了一下python, python的urllib模塊或許比php的curl更快,而且簡單. 貼一下代碼 復制代碼 代碼如下: #

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

本文實例講述了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候,經常會帶參數,所以用python中的argparse來實現. # -*- 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 # 實現:使用Python實現用戶登錄,如果用戶存在則登錄成功(假設該用戶已在數據庫中) 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章節的itertools模塊,對其itertools中的相關函數實現的邏輯的實現 其中在zip_longest(it_obj1, ..., it_objN, fillvalue=None)時,其函數實現的功能和內置zip函數大致相同(實現一一對應), 不過內置的zip函數是已元素最少對象為基準,而zip_longest函數是已元素最多對象為基準,使用fillvalue的值來填充 以下是自己總結此函數的大致實現方法,和官方方法不同: 思路大致如此: 找出元素個

算法優缺點: 優點:容易實現 缺點:可能收斂到局部最小值,在大規模數據集上收斂較慢 使用數據類型:數值型數據 算法思想 k-means算法實際上就是通過計算不同樣本間的距離來判斷他們的相近關系的,相近的就會放到同一個類別中去. 1.首先我們需要選擇一個k值,也就是我們希望把數據分成多少類,這里k值的選擇對結果的影響很大,Ng的課說的選擇方法有兩種一種是elbow method,簡單的說就是根據聚類的結果和k的函數關系判斷k為多少的時候效果最好.另一種則是根據具體的需求確定,比如說進行襯衫尺寸的聚

總結

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