python random随机数 RUNOOB python练习题50

个人信息保护合规审计人员(中级)能力测试试卷 本文是关于个人信息保护合规考试的试题解析,内容涵盖《个人信息保护法》相关规定。试卷包含单选题、多选题、判断题、简答题和案例分析题五种题型,总分100分,考试时间120分钟。试题重点考察个人信息处理的基本原则、敏感个人信息处理要求、合规审计流程、个人信息保护影响评估等内容。通过案例分析题详细解析了人脸识别登录、数据共享、跨境传输等场景下的合规要求。参考答案均严格依据《个人信息保护法》等法律法规,为个人信息处理活动提供了明确的合规指引。 阅读详情

用来练手的python练习题,原题链接: python练习实例50、

该练习题主要包含了random模块随机数的应用,下面给出几个常用的模块内函数。

1. 生成浮点型随机小数

最简单的,就是用random函数,生成 [ 0.0 , 1.0 ) [0.0, 1.0) [0.0,1.0)范围内的小数

for i in range(10):
  print(random.random())

输出结果如下:
在这里插入图片描述
使用random.uniform函数,可以在范围内生成随机浮点小数:

for i in range(10):
  print(random.uniform(2.5,5.5))

输出结果如下:
在这里插入图片描述

2. 生成随机整数

使用randrange方法可以在指定范围内生成随机整数:

# 生成[0,10)的整数
for i in range(10):
  print(random.randrange(10))

输出结果如下:
在这里插入图片描述

# random.randrange(start, stop[, step]) randrange三个参数可以规定范围及
# step步长
for i in range(10):
  print(random.randrange(0,10,2))

输出结果如下:
在这里插入图片描述

3. 对序列进行随机选择,洗牌

使用shuffle函数可以对序列进行洗牌,常用于机器学习中模型feed前对数据的预处理。
在这里插入图片描述
使用choice函数可以从序列中随机选取元素。
在这里插入图片描述

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参考: random — Generate pseudo-random numbers

图神经网络实战(25)——基于A3T-GCN预测交通流量 本节重点讨论了使用 TGNN 进行交通预测任务。首先,我们介绍了 PeMS-M 数据集,并将其从表格数据转换为具有时间信号的静态图数据集。在实践中,我们根据输入距离矩阵创建了加权邻接矩阵,并将交通速度转换为时间序列。最后,我们构建了 A3T-GCN 模型,这是一个专为交通预测设计的 T-GNN 模型,并将结果与两个基线模型进行了比较,验证了模型的预测结果。 阅读详情

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我记得刚开始接触编程的时候,觉得太难了。也很好奇,写代码的那些人也太厉害了吧?全是英文的,他们的英文水平一定很好吧?他们是怎么记住这么多代码格式的?而且错了一个标点符号,整个程序都会有影响pythonturtle画递归树。一个程序几千行,错一个标点符号都不行这也太难了吧?带着新手的灵魂拷问,作为从业单片机编程10年的开发者,我来为大家拨开云雾。看完以后你就会明白,其实他们也没那么厉害!即便你是初中文凭,也照样能编程。对于python语言来说,要记得东西其实不多,基本就是几个常用语句加一些关键字而已。

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Cy_coding
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