25、Python 中的随机数与函数应用

Python 中的随机数与函数应用

1. 随机数生成与应用

1.1 骰子滚动与随机整数生成

在编程中,我们常常需要生成随机数。以骰子滚动模拟为例,程序会不断询问是否再次滚动骰子,并显示每次滚动的结果。

# 模拟骰子滚动
import random

while True:
    print("Rolling the dice...")
    print("Their values are:")
    print(random.randint(1, 6))
    print(random.randint(1, 6))
    choice = input("Roll them again? (y = yes): ")
    if choice.lower() != 'y':
        break

randint 函数用于生成指定范围内的随机整数。例如, random.randint(1, 10) 会生成一个 1 到 10 之间的随机整数。我们还可以在数学表达式中使用该函数,如 x = random.randint(1, 10) * 2 ,这会生成一个 2 到 20 之间的随机偶数。

1.2 硬币抛掷模拟

我们可以利用随机数来模拟硬币抛掷。通过生成 1 到 2 之间的随机数,若为 1 则显示 “Heads”,否则显示 “Tails”。以下是实现代码:

#
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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