


Wie generiert man in Python eindeutige Zufallszahlen innerhalb eines bestimmten Bereichs?
Eindeutige Zufallszahlen innerhalb eines Bereichs generieren
Beim Generieren von Zufallszahlen kann es eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass jede Zahl eindeutig ist. Während es möglich ist, bedingte Anweisungen zu verwenden, um nach Duplikaten zu suchen, wird dieser Ansatz umständlich, wenn es um große Bereiche oder große Zahlen geht.
Eine einfache Methode zum Generieren einer Liste eindeutiger Zufallszahlen ist die Verwendung von Pythons random.sample( ) Funktion. Diese Funktion benötigt zwei Argumente: eine Grundgesamtheit (den Zahlenbereich, innerhalb dessen die Zufallszahlen generiert werden sollen) und eine Stichprobengröße (die Anzahl der zu generierenden eindeutigen Zahlen).
Zum Beispiel, um drei eindeutige Zufallszahlen zu generieren Im Bereich von 1 bis 100 würden Sie den folgenden Code verwenden:
import random random_numbers = random.sample(range(1, 101), 3)
Die Funktion random.sample() gibt eine Liste von drei eindeutigen Zufallszahlen aus dem angegebenen Bereich zurück, z als:
[77, 52, 45]
Diese Methode ist besonders nützlich, wenn es um große Bereiche oder eine große Anzahl von Zufallszahlen geht, da sie die Notwendigkeit komplexer bedingter Anweisungen zur Prüfung auf Duplikate vermeidet. Darüber hinaus sorgt die Funktion random.sample() für eine gleichmäßige Verteilung der generierten Zahlen, was für viele Anwendungen unerlässlich ist.
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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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

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 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.

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.
