详解Python利用random生成一个列表内的随机数

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

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. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.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 <

本文实例讲述了Python随机数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. random.seed(int) 给随机数对象一个种子值,用于产生随机序列. 对于同一个种子值的输入,之后产生的随机数序列也一样. 通常是把时间秒数等变化值作为种子值,达到每次运行产生的随机系列都不一样 seed() 省略参数,意味着使用当前系统时间生成随机数 random.seed(10) print random.random() #0.57140259469 random.seed(10) print rando

随机数参与的应用场景大家一定不会陌生,比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数,蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等.Python内置的random模块提供了生成随机数的方法,使用这些方法时需要导入random模块. import random 下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法. 1.random.random() 随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0) . print("random: ", random.random()) #rando

本文我们详细地介绍下两个模块关于生成随机序列的其他使用方法. 随机数参与的应用场景大家一定不会陌生,比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数,蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等.Python内置的random模块提供了生成随机数的方法,使用这些方法时需要导入random模块. import random 下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法. 1.random.random()随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0).注意的是返回的随机数可能会是 0 但

random 模块是Python自带的模块,除了生成最简单的随机数以外,还有很多功能. random.random() 用来生成一个0~1之间的随机浮点数,范围[0,10 >>> import random >>> random.random() 0.5038461831828231 random.uniform(a,b) 返回a,b之间的随机浮点数,范围[a,b]或[a,b),取决于四舍五入,a不一定要比b小. >>> random.uniform(

我们已经在Python运算中看到Python最基本的数学运算功能.此外,math包补充了更多的函数.当然,如果想要更加高级的数学功能,可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目,它们不但支持数组和矩阵运算,还有丰富的数学和物理方程可供使用. 此外,random包可以用来生成随机数.随机数不仅可以用于数学用途,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性. math包 math包主要处理数学相关的运算.math包定义了两个常数: 复制代码 代码如下: math.e   # 自

首先,需要导入random模块: import random 随机取1-33之间的1个随机数,可能重复: random.choice(range(1,34)) print得到一系列随机数,执行一次得到一个随机数: print(random.choice(range(1,34))) 随机取1-33之间的6个随机数,可能重复: random.choices(range(1,34),k=6,weights=range(1,34)) 其权重值表示该数或该范围内的数输出概率大,输出结果为列表 随机取1-3

简介 想写一个登录注册的demo,但是以前的demo数据都写在程序里面,每一关掉程序数据就没保存住.. 于是想着写到配置文件里好了 Python自身提供了一个Module - configparser,来进行对配置文件的读写 Configuration file parser. A configuration file consists of sections, lead by a "[section]" header, and followed by "name: valu

python脚本自动生成需要文件 在工作中我们经常需要通过一个文件写出另外一个文件,然而既然是对应关系肯定可以总结规律让计算机帮我们完成,今天我们就通过一个通用文件生成的python脚本来实现这个功能,将大家从每日重复的劳动中解放! 定义一个函数 def produceBnf(infilename,outfilename): List=[] with open(infilename,'r') as inf: for line in inf.readlines(): List.append(re.

目录 一维列表的初始化: 二维列表的初始化: 一维列表的初始化: 初始一个长度为5的列表 方式1: a = [0]*5 # [0, 0, 0, 0, 0] 方式2: a = [0 for _ in range(5)] # [0, 0, 0, 0, 0] 二维列表的初始化: 初始一个2*5的列表: 方式1: b = [[0]*5 for _ in range(2)] # [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] 方式2: b = [[0 for _ in range(5

最近工作需要,看了一下小波变换方面的东西,用python实现了一个简单的小波变换类,将来可以用在工作中. 简单说几句原理,小波变换类似于傅里叶变换,都是把函数用一组正交基函数展开,选取不同的基函数给出不同的变换.例如傅里叶变换,选择的是sin和cos,或者exp(ikx)这种复指数函数:而小波变换,选取基函数的方式更加灵活,可以根据要处理的数据的特点(比如某一段上信息量比较多),在不同尺度上采用不同的频宽来对已知信号进行分解,从而尽可能保留多一点信息,同时又避免了原始傅里叶变换的大计算量.以下计

首先安装对应的python模块 $ pip install pyecharts==0.5.10 $ pip install echarts-countries-pypkg $ pip install echarts-china-provinces-pypkg $ pip install echarts-china-cities-pypkg $ pip install echarts-china-counties-pypkg 世界地图 from pyecharts import Map value

利用线程生成缩略图:读取当前路径下的png文件,在当前路径下生成6464,128128和32*32的缩略图. """ 利用线程生成缩略图 读取当前路径下的png文件,在当前路径下生成64*64,128*128和32*32的缩略图 """ import glob import os import threading from PIL import Image def generate_thumbnail(infile, size): "&