


Wie kann ich in Python eine Liste eindeutiger Zufallszahlen innerhalb eines Bereichs generieren?
Eindeutige Zufallszahlengenerierung innerhalb eines Bereichs
Angesichts der Möglichkeit, mithilfe von random.randint eine Zufallszahl innerhalb eines Bereichs zu generieren, stellt sich die Aufgabe eine Liste einzigartiger Zufallszahlen zu erstellen. Während iterative bedingte Anweisungen als Lösung dienen können, gibt es einen eleganteren Ansatz, um dieses Ergebnis effizient zu erreichen.
Zufallsstichprobe
Das Zufallsmodul von Python stellt eine Funktion speziell mit dem Namen „sample“ bereit für die ersatzlose Probenahme konzipiert. Diese Funktion verwendet eine Grundgesamtheit (z. B. eine Liste von Zahlen) und eine Stichprobengröße als Argumente und gibt eine Liste zufällig ausgewählter eindeutiger Elemente aus der Grundgesamtheit zurück.
Zum Beispiel, um eine Liste von 3 eindeutigen Zufallszahlen zu generieren Innerhalb des Bereichs [1, 100] kann man den folgenden Code verwenden:
import random population = range(1, 100) # Initialize the population sample_size = 3 # Set the sample size random_sample = random.sample(population, sample_size)
random_sample enthält nun eine Liste von 3 eindeutigen Zufallszahlen innerhalb des angegebenen Bereichs Bereich.
Umgang mit Größendiskrepanzen
Es ist wichtig zu beachten, dass die Stichprobe einen ValueError auslöst, wenn die Stichprobengröße die Grundgesamtheitsgröße überschreitet. Um dieses Szenario zu bewältigen, kann man einen Try-Except-Block verwenden, um die Ausnahme abzufangen und entsprechend zu behandeln.
Um beispielsweise zu versuchen, eine Stichprobe der Größe 3 aus einer Grundgesamtheit der Größe 2 zu generieren, kann man Folgendes schreiben Folgender Code:
try: random.sample(range(1, 2), 3) except ValueError: print('Sample size exceeded population size.')
Wenn die Stichprobengröße größer als die Grundgesamtheit ist, gibt dieser Code eine informative Meldung aus und stürzt nicht ab.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Python eine Liste eindeutiger Zufallszahlen innerhalb eines Bereichs generieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
