python 随机数生成的代码的详细分析

random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniformrandom.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b.如果 a <b, 则 b <= n <= a 复制代码 代码如下: print random.uniform(10, 20)print rand

如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处,下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系,希望你会有所收获,以下就是这篇文章的介绍. random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成随机数 n: a <= n <= b.如果 a <b, 则 b <= n <= a. print random.uniform(

本来想穷举所有密码,算法要么就嵌套太深,要么就特别耗内存(会溢出).后来选了一个简单重复概率很低的算法.代码如下: 复制代码 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*-''' @ function: 生成随机密码字典'''import randomclass Dictor():    CSet=' abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789~!@#$%^&*()_-+=/*<>:;\'&qu

Python随机读取文件 代码如下 import os import random rootdir = "d:\\face\\train" file_names = [] for parent, dirnames, filenames in os.walk(rootdir): #三个参数:分别返回1.父目录 2.所有文件夹名字(不含路径) 3.所有文件名字 file_names = filenames # for filename in filenames: #输出文件信息 # pri

本文实例讲述了python3生成随机数的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 该实例是根据一本书上看到过一个随机数的小程序,经过自己改动,变为了一个猜数字的小游戏,现在在python3下重写了一遍. 这是一个控制台下的猜数程序,winxp+python3.2+eric5和IDLE测试通过,但直接用winxp的命令行运行有问题,原因还未知,慢慢找.ubuntu+python3.1测试通过. 具体实现代码如下: 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- impo

复制代码 代码如下: import random print 'N must >K else error' n=int(raw_input("n=")) k=int(raw_input("k=")) result=[] x=range(n) for i in range(k): t=random.randint(i,n-1) temp=x[i] x[i]=x[t] x[t]=temp result.append(x[i]) print result raw_i

随机整数: 复制代码 代码如下: >>> import random >>> random.randint(0,99) 21 随机选取0到100间的偶数: 复制代码 代码如下: >>> import random >>> random.randrange(0, 101, 2) 42 随机浮点数: 复制代码 代码如下: >>> import random >>> random.random() 0.8

复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- #导入random和string模块import random, string def GenPassword(length):    #随机出数字的个数    numOfNum = random.randint(1,length-1)    numOfLetter = length - numOfNum    #选中numOfNum个数字    slcNum = [random.cho

以下的文章主要是以介绍python随机数生成的代码来介绍Python随机数生成在实际操作过程中的具体应用,如果你对其的相关内容感兴趣的话,你就可以点击以下的文章.希望你会对它有所收获. Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. 复制代码 代码如下: random.randomrandom.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 复制代码 代码如下: 0 <= n < 1.0random.uniformrandom.unifor

目录 前言 1.波段合并 2.波段拆分 3.影像裁剪 4.批量影像裁剪 前言 在写波段配准相关代码时经常需要用到tif影像的波段合成和分解,虽然可以用ENVI才处理,但是每次都要打开再设置一些参数有些麻烦,所以本着“独立自主.自力更生”的原则就写了些脚本来处理这个需求.又写了个批量裁剪影像的脚本.这里简单总结归纳一下. 1.波段合并 # coding=utf-8 import sys import cv2 import functions as fun import os if __name__

目录 1.构造函数 2.析构函数 1.构造函数 __init__(self), 这个方法就是构造函数,在实例化的时候自动调用. 所有如果这个函数内有打印的方法,当实例出来的时候会打印里面的信息. __init__方法的第一个参数永远都是self,表示创建实例本身,在__init__方法内部,可以把各种属性绑定到self,因为self指向创建的实例本身. 有了__init__方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__方法匹配的参数,但self不需要传,Python解释

引入 为什么要有垃圾回收机制 Python中的垃圾回收机制简称(GC),我们在程序的运行中会产生大量的变量用于保存数据,而有时候有些变量已经没有用了就需要被清理释放掉该变量所占据的内存空间.在一些较为低级的语言中(比如:C语言,汇编语言)对于内存空间的释放是需要编程人员来手动进行的,这种与底层硬件直接打交道的操作是十分的危险与繁琐的,而基于C语言开发而来的Python为了解决掉这种顾虑则自带了一种垃圾回收机制,从而让开发人员不必过分担心内存的使用情况而可以全身心的投入到开发中去. >>>

今天为大家介绍Python当中一个很好用也是很基础的工具库,叫做collections. collection在英文当中有容器的意思,所以顾名思义,这是一个容器的集合.这个库当中的容器很多,有一些不是很常用,本篇文章选择了其中最常用的几个,一起介绍给大家. defaultdict defaultdict可以说是这个库当中使用最简单的一个,并且它的定义也很简单,我们从名称基本上就能看得出来.它解决的是我们使用dict当中最常见的问题,就是key为空的情况. 在正常情况下,我们在dict中获取元素的

上一篇文章我们介绍了基准测试,通过基准测试可以发现程序变慢了,那么是因为什么原因导致性能变慢的,需要进一步做代码性能分析.python同样提供了性能分析工具. cProfile cProfile是python默认的性能分析器,他只测量CPU时间,并不关心内存消耗和其他与内存相关联的信息. from time import sleep import random def random_list(start, end, length): """ 生成随机列表 :param sta

目录 前言 Python多线程编程 OpenCV视屏流的多线程处理 结语 前言 最近在功能性测试的过程中,需要在Python环境下用OpenCV读取网络摄像头的视频流,接着用目标检测器进行视屏帧的后续处理.在测试过程中发现如果是单线程的情况,会出现比较严重的时延,如果目标检测模型稍微大一点,像YOLOv4这类的,那么情况更加严重. 后面考虑到演示效果,从单线程改为了多线程,即单独用一个线程实时捕获视频帧,主线程在需要时从子线程拷贝最近的帧使用即可.通过这样的修改,不仅时延基本消失,整个流程的实时