python(7) random

最新推荐文章于 2021-04-06 11:41:19 发布

润砾成珠

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分类专栏： python

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本文通过Python代码实现了一个简单的硬币翻转实验，利用random模块随机选择硬币的正反面，并记录一万次翻转后的结果。此实验有助于理解概率分布的基础概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import random
import itertools

outcomes = {'heads': 0, 'tails': 0}
sides = outcomes.keys()
a = []
for i in sides:
    a.append(i)


for i in range(10000):
    outcomes[random.choice(a)] += 1

print(outcomes['heads'])
print(outcomes['tails'])

http://dev.hortonworks.com.s3.amazonaws.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2-trunk/bk_system-admin-guide/content/ch_capacity-scheduler.html

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学习Python(十三)

u011569805的专栏

08-09

712

import signal # Define signal handler function def myHandler(signum, frame): print('I received: ', signum) # register signal.SIGTSTP's handler signal.signal(signal.SIGTSTP, myHandler) signal.pau

Python学习之np.random.normal()函数

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06-21

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这是的np是numpy包的缩写，np.random.normal()的意思是一个正态分布，normal这里是正态的意思。我在看孪生网络的时候看到这样的一个例子：numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) ，意义如下：参数loc(float)：正态分布的均值，对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布，参数s...

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np.random.RandomState、np.random.rand、np.random.random、np.random_sample

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首先从numpy.random.uniform说起（也即其他函数是对该函数的进一步封装）。numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)顾名思义，从一个均匀分布（[low, high)：半开区间）中进行采样。例如产生[1, 2)（五行五列）：>>> import numpy >>> np.random.uniform(1, 2, (5, 5))

java random对象产生0-9随机整数

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05-17

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1.产生0-9的随机数字代码：import java.util.Random; import org.junit.Test; public class RandomNum { @Test public void randomCountDemo() { Random random = new Random(); for (int i = 0; i < 20; i++...

Python中random.random()和random.Random()的区别是什么?

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Python基础专题 - 超级详细的 Random（随机）原理解析与编程实践

jclee95的个人博客

04-06

8720

Python基础专题 - Random（随机）详解继续阅读文本前，先说一个难以回避的事实：随机远远不是一个单纯的统计学概念，它是一个让物理学家都讨论不休、目前一切结论都可能存在历史局限性的谜。随机的背后依赖于不确定性，目前支撑起随机存在的主要是当下量子力学中的相关理论并且在当前的实践中似乎是对的。可以参考一些网络上的词条以及文章：【上帝不会掷骰子】、【真随机】、【中国科学家在国际上首次实现器件无关的量子随机数】 1、什么是随机 1.1 你是否思考过——随机是上帝的杰作随机其实并不是一个像其表

生成0到9之间的随机整数

p15097962069的博客

12-11

1万+

如何在Python中生成0到9（含）之间的随机整数？例如， 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 ， 7 ， 8 ， 9

python(6) packle

u011569805的专栏

11-19

1391

import pickle import os import random if os.path.exists("test"): print('exist') with open('test', 'rb') as f: state = pickle.load(f) random.setstate(state) else: random.seed(1

学习python(五)

u011569805的专栏

08-06

759

继续按照上文的网址学习函数对象 1.lambda >>> func = lambda x,y: x + y >>> print func(3,4) 7 ==> def func(x, y): return x + y 2. 函数可以作为参数传递 >>> def test(f, a, b): ... print "test" ... print f(a, b)

学习Python（十二）

u011569805的专栏

08-08

699

学习http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/23/2698014.html 1.subprocess包 subprocess.call() 父进程等待子进程完成返回退出信息(returncode，相当于exit code，见Linux进程基础) subprocess.check_call() 父进程等待子

python(8) shelve

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11-21

683

import shelve from contextlib import closing with closing(shelve.open('test_shelf.db')) as s: existing = s['key1'] print(existing)

Django(二)

u011569805的专栏

08-30

680

数据库设置现在，编辑 mysite/settings.py 。这是一个普通的 Python 模块，包含了代表 Django 设置的模块级变量。更改DATABASES 中 'default' 下的以下键的值，以匹配您的数据库连接设置。 ENGINE – 从 'django.db.backends.postgresql_psycopg2', 'django.db.back

学习python(十一)

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08-07

659

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学习Python（二）

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08-04

644

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学习python(四)

u011569805的专栏

08-05

643

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Django（一）

u011569805的专栏

08-30

642

1.官网下载 Django.tar.gz 2. python setup.py install 3. import django print(django.get_version()) 4. 查看版本号另一种形式 python -c "import django; print(django.get_version())" 5.开始第一个项目 django-admin.py s

学习Python (三)

u011569805的专栏

08-04

636

函数参数传值参数的几种传递方式可以混合定义和混合调用。但在过程中要小心前后顺序。基本原则是，先位置，再关键字，再包裹位置，再包裹关键字包裹和解包裹并不是相反操作，而是两个相对独立的过程 a.按位置一一传递 f(1,2,3) //a,b,c b. 关键字(keyword)参数传递有时候，我们发现，在写程序时用位置传递会感觉比较死板。关键字传递就是根据每个参

学习Python(十)

u011569805的专栏

08-06

633

学习Python的第三天，感谢Python前辈总结的经验，少走了不少弯路... 继续学习前辈们的博客，并做总结和备注方便以后查看 1.datetime包 1） import datetime >>> t = datetime.datetime(2012,9,3,21,30) >>> print t 2012-09-03 21:30:00 >>> t.hour 所返回的t有如下属

python random randomn

最新发布

02-21

### Python `random` 模块的用法 #### 基本功能概述 Python 的 `random` 模块提供了用于生成伪随机数的各种函数。这些函数可用于模拟赌博游戏中的骰子投掷、卡片抽取，或是实现更复杂的算法如蒙特卡洛方法。 #### 主要类与函数说明 - **种子设置** 为了能够重现相同的随机序列，在程序开始处通常会调用 `seed()` 函数来设定初始条件： ```python import random random.seed(10) # 使用固定的整数值作为种子 print(random.random()) # 输出固定的结果 ``` - **浮点数范围内的随机值** 可以通过 `random()` 方法获得介于 0 和 1 之间的均匀分布的小数；如果想要指定上下限，则可使用 `uniform(a, b)`: ```python print(random.uniform(1.5, 9.5)) # 返回 [1.5, 9.5] 内的一个随机实数 ``` - **离散型概率分布下的整数选取** 当需要从特定区间内选出一个随机整数时，可以利用 `randint(a,b)` 或者 `randrange(start, stop[, step])` 来完成此操作： ```python print(random.randint(3, 8)) # 包含边界值在内的闭合区间 [3, 8] print(random.randrange(0, 10, 2)) # 开放左端点并允许步长参数 (0, 2, 4, 6, 8) ``` - **列表元素的选择** 对于已有的集合或数组类型的数据结构而言，可以直接采用 `choice(seq)` 及其变体 `choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)` 进行单次或多轮抽样： ```python my_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] print(random.choice(my_list)) print(random.choices(['red', 'black'], [18, 20], k=10)) # 加权采样十个样本 ``` - **洗牌操作** 有时可能希望打乱现有顺序而不改变原始容器的内容，这时就可以借助 `shuffle(x[, random])` 实现原地混排效果： ```python cards = list(range(52)) random.shuffle(cards) print(cards[:5]) ``` 以上就是关于 Python 中 `random` 模块的一些基本介绍及其典型应用场景[^1]。