Python에서 범위 내의 고유 난수 목록을 어떻게 생성할 수 있습니까?
범위 내에서 고유한 난수 생성
random.randint를 사용하여 범위 내에서 난수를 생성하는 기능이 주어지면 작업이 발생합니다. 고유한 난수 목록을 생성하는 것입니다. 반복 조건문이 해결책이 될 수 있지만, 이 결과를 효율적으로 달성하기 위한 보다 우아한 접근 방식이 존재합니다.
Random Sampling
Python의 무작위 모듈은 특별히 Sample이라는 함수를 제공합니다. 교체 없이 샘플링하도록 설계되었습니다. 이 함수는 모집단(예: 숫자 목록)과 표본 크기를 인수로 사용하고 모집단에서 무작위로 선택된 고유 요소 목록을 반환합니다.
예를 들어 3개의 고유한 난수 목록을 생성하려면 [1, 100] 범위 내에서 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import random population = range(1, 100) # Initialize the population sample_size = 3 # Set the sample size random_sample = random.sample(population, sample_size)
random_sample은 이제 지정된 범위 내에서 3개의 고유한 난수 목록을 포함합니다. range.
크기 불일치 처리
샘플 크기가 모집단 크기를 초과하면 샘플에서 ValueError가 발생한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 시나리오를 처리하려면 try-Exception 블록을 사용하여 예외를 포착하고 이에 따라 처리할 수 있습니다.
예를 들어, 크기가 2인 모집단에서 크기가 3인 표본을 생성하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다. 다음 코드:
try: random.sample(range(1, 2), 3) except ValueError: print('Sample size exceeded population size.')
샘플 크기가 모집단 크기보다 큰 경우 이 코드는 충돌이 발생하지 않고 정보 메시지를 인쇄합니다.
위 내용은 Python에서 범위 내의 고유 난수 목록을 어떻게 생성할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
