random module

本文介绍了Python中random模块的基本用法,包括生成随机实数、整数、选择列表中的随机元素以及生成随机样本等常用功能,并提供了一个生成随机验证码的示例。

import random

# 方法返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内
print(random.random())
运行结果:
0.06435148447021877


# 方法返回随机生成的一个整数,这里包括 8
print(random.randint(1, 8))
运行结果:
1


# 返回一个列表,元组或字符串的随机项
print(random.choice('hello'))
运行结果:
l

print(random.choice(['hello', 11, [22]]))
运行结果:
[22]


# 从 list 中随机获取 2 个元素,作为一个列表返回 
print(random.sample(['123', 4, [1, 2]], 2))
运行结果:
['123', [1, 2]]


# 随机获取5个验证码
def v_code():
    code = ''
    for i in range(5):
       code += str(random.choice([random.randint(0, 9), chr(random.randint(65, 91))]))

    print(code)

v_code()
运行结果:
33NSI

转载于:https://www.cnblogs.com/di2wu/p/8872875.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值