PYTHON——random

最新推荐文章于 2025-03-16 17:52:53 发布
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分类专栏： PYTHON
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Reid_Lv/article/details/80351950
本文介绍了Python中random模块的使用方法，包括如何从列表中随机选择元素、如何获取指定范围内的随机整数、如何生成随机浮点数等。通过具体实例展示了random模块的主要函数，如choice、sample、randint、random和randrange。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

python 随机库——random

import random

random.choice(['a', 'b', 'c'])    ->    'a'  or  'b'  or  'c'

random.sample(['a', 'b', 'c'], 1)  ->    ['a']  or  ['b']  or  ['c']

random.randint(1, 3)      ->  1  or  2  or  3 

random.random()         ->    0.015709333050641705     between   0-1

random.randrange(0, n)    ===  random.randint(0, n-1)

 

Python——画一棵漂亮的樱花树（不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔）
碎片
10-22 56万+
最近翻到一篇知乎，上面有不少用Python（大多是turtle库）绘制的树图，感觉很漂亮，我整理了一下，挑了一些我觉得不错的代码分享给大家（这些我都测试过，确实可以生成） one 樱花树 动态生成樱花 效果图（这个是动态的）： 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch, ...
python——random.sample()
jokerxsy的博客
03-25 627
import random def demo(x,n): print(random.sample(x,n)) demo([1,2,3,4],3) demo((1,2,3,4),3) demo(range(1,10),9) # demo({1:1,2:2,3:3},2) Population must be a sequence or set. For dicts, use lis...
Python——random
qq_39397454的博客
01-04 1131
首先需要导入random模块 import random random.random() for i in range(10): a = random.random() # 重点标记 print(a, end=' ') print(len(str(a)[2:])) # 计算生成的随机数是小数点后有多少位 运行结果： 0.27335015371074467 17 0.5623481596080516 16 0.016844202005072417 18 0.75
python——random函数
heart_6662的博客
11-29 2803
目录 1、random.random()随机生成（0,1）之间的浮点数 2、random.randint(start,end) 3、random.randrange( , , ) 4、random.choice(list) 5、random.shuffle(lst) 6.seed() random()方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。 1、random.random() 随机生成（0,1）之间的浮点数 import random # 第一个随机数 print (..
Python —— random.choice()的用法
最新发布
小白
03-16 1424
常见应用场景
python ——Random库
amimax的博客
02-17 3586
一 .Random库简介 random库是使用随机数的python标准库，所谓标准库，即可以直接使用的，无需使用pip下载。（安装python库,打开cmd,输入：pip install 库名） 使用/调用random库：import random random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。 二. 常用函数 首先我们先了解一下随机数是如何产生的，python中的随机数通过随机种子产生，也就是说随机数的产生是有规律的，这就规律是有电脑 产生的随机种子确定的。 给定的种子相同，无论是每
Python——random模块
geter666的博客
09-18 1087
一、基本函数 import random print(random.random()) #(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数 print(random.randint(1, 3)) # [1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数 print(random.randrange(1, 3)) # [1,3) 大于等于1且小于3之间的整数 print(random.choice([123, 'abc', ['x','h','j']])) #选择列表中任一元
python——random模块
记录并分享学习安全的知识点..
01-08 558
一、概述 random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。 以下是 random() 方法的语法: import random random.random()注意：random()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。 二、使用说明 1.random.random()——产生 0 到 1 之间的随机浮点数: 2. random.seed(x)——x必须为整数型，x可以取任何值，代表获取的随机数相同。 举例说明： 3.
Python——random模块生成随机数讲解
weixin_53205204的博客
04-19 9893
一、知识讲解 在Python中，random模块下有很多功能，比如生成随机数（最常用），如下图所示，其中生成随机整数调用的是randint(a, b)函数。 在randint(a, b)函数中，有如下几点注意： ① randint(a, b)表示生成闭区间 [a,b] 中的一个随机整数，包含端点值a，b。 ② randint(a, a)表示生成整数a，因为左端点等于右端点。 ③ randint(a, b)当a>b时会报错，因为左端点不能大于右端点。 以上记忆仅需结合数学知识即可。.
Python——random.choices()函数详解
Williamcsj的博客
02-20 560
Python——random.choices()函数详解
Python——random库函数讲解及实例应用
qq_51430631的博客
03-05 1万+
一、random库 random库是使用随机数的Python标准库。random库主要用于生成随机数。 由于计算机不能产生真正的随机数，所以伪随机数也就被称为随机数。 random库包括两类函数，常用的共8个。 基本随机数函数：seed(),random() 扩展随机数函数：randint(),getrandbits(),uniform(),randrange(),chonice(),shuffle() 二、基本随机数函数 1.seed(a=None) 初始化给定的随机数种子，默认为当前系统时间。 代
python —— 简单的验证码生成器
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在Python中创建一个简单的验证码生成器是很容易的，这涉及到图像处理、字体处理和随机数生成等技术。以下将详细介绍如何利用Python实现这一功能。 首先，我们需要安装一些必要的库。`PIL`（Python Imaging Library...
python——Matplotlib学习笔记2
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X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, random_state=42) # 创建KMeans模型，指定类别数k kmeans = KMeans(n_clusters=4) # 训练模型 kmeans.fit(X) # 预测数据点的类别 labels = kmeans.predict...
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PYTHON——ImportError: No module named redis
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PYTHON——自定义import路径
Reid_Lv的博客
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python自定义import 路径(当包位置不在pythonpath默认路径下时，会出现no module named xxx.自定义import路径可解决该问题 现暂有方法三种，均可生效 1：临时修改导入路径(重启后失效) import sys sys.path.append('/usr/local/path/to/xxx') 2：临时设置环境变量(重启后失效)： ...
PYTHON——ImportError: cannot import name ‘Feature‘ from setuptools
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setuptools ImportError: cannot import name 'Feature'结论先行:错误输出:错误环境:错误原因:解决方案:总结: 结论先行: 修改requirements.txt中MarkuoSafe==1.0为MarkuoSafe==1.1.1后，重新安装requirements.txt即可。 错误输出: Collecting MarkupSafe==1.0 Using cached https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/
Python——Kmeans聚类算法
04-29
Kmeans聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的簇。它是一个迭代算法，通过计算每个数据点与簇中心的距离，将数据点分配到最近的簇中心。然后，根据分配的数据点更新簇中心。重复这个过程，直到簇中心不再变化或达到预设的迭代次数。 下面是一个使用Python实现Kmeans聚类算法的示例： ``` python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) # 初始化K个簇中心 K = 3 centers = X[np.random.choice(len(X), K, replace=False)] # 迭代聚类 for i in range(10): # 计算每个数据点最近的簇中心 distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - centers, axis=2) labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新簇中心 for k in range(K): centers[k] = np.mean(X[labels == k], axis=0) # 可视化聚类结果 colors = ['r', 'g', 'b'] for k in range(K): plt.scatter(X[labels == k, 0], X[labels == k, 1], c=colors[k]) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='*', s=200, c='#050505') plt.show() ``` 在这个例子中，我们生成了一个随机数据集，然后初始化了3个簇中心。然后，我们执行10次迭代，计算每个数据点最近的簇中心，并根据分配的数据点更新簇中心。最后，我们可视化聚类结果，其中每个簇用不同的颜色表示，簇中心用星号表示。 Kmeans聚类算法是一种简单有效的聚类算法，但它有一些缺点。例如，它需要预先指定簇的数量K，这可能不是很容易确定。此外，它对初始簇中心的选择很敏感，可能会导致陷入局部最优解。因此，在实际应用中，需要对它进行改进，例如Kmeans++算法和层次聚类算法等。
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