解析實例講解什麼是Python random模組
本文主要配合實例介紹了Python random模組的用法,Python中的random模組用於產生隨機數。以下介紹一下Python random模組中最常用的幾個函數
#random.random
##random.random( )用於產生一個0到1的隨機符點數: 0 <= n < 1.0random.uniform
##random.uniform的函數原型為:random.uniform(a, b),用於產生一個指定範圍內的隨機符點數,兩個參數其中一個是上限,一個是下限。如果a > b,則產生的隨機數n: a <= n <= b。如果 a print random.uniform(10,20)
print random.uniform(20,10)
#---- 结果(不同机器上的结果不一样)
#18.7356606526
#12.5798298022
random.randint
#random.randint()的函式原型為:random.randint(a, b),用於產生一個指定範圍內的整數。其中參數a是下限,參數b是上限,產生的隨機數n: a <= n <= b
##
print random.randint(12,20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20,20) #结果永远是20 #print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。下限必须小于上限。
下面放上實例:
结果: 0.782366976492import random
result = random.random()
print result #生成0-1的随机数
print random.uniform(10,12) #10-12的随机数
print random.randint(30,50) #30-50的随机整数
print random.randrange(10,100,2) #从10开始到100结束,步长为2的序列中,随机选一个
list = [1,2,5,6,7,8,8]
print random.choice(list) #从序列中随机选一个
random.shuffle(list) #重新排列序列
print list
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list, 5) #从序列中取样
print slice
11.5582702631
42
88
7
[1, 5, 8, 6, 7, 2, 8]
[10, 2, 9, 7, 8]
以上是解析實例講解什麼是Python random模組的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
