random——python标准库学习

最新推荐文章于 2025-09-11 21:03:21 发布
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本文深入探讨了Python中random模块的使用，包括生成0-1之间的随机数、指定范围内的随机整数和浮点数、偶数和特定元素的选择等常用函数。详细解释了random.random(), random.uniform(), random.randint(), random.randrange(), random.choice(), random.shuffle()和random.sample()的用法，并通过实例演示其应用。
  • random.random()生成0-1的数
  • random.uniform(1,10)生成1-10的数(包括小数)
  • random.randint(1,10)生成1-10的数(整数)
  • random.randrange(0,101,2)偶数0-100
  • random.choice('abcdefg')选择一个随机元素
  • random.shuffle([1,2,3,4])把list打乱
  • random.sample([1,2,3,4],3)从四个中选三个

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100天精通Python丨基础知识篇 —— 01、C站最全Python标准库总结
独木不成林，单弦不成音。
06-29 51万+
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Python 标准库：random——随机数
骑个小蜗牛的博客
12-24 3534
random 模块是 Python 的标准库之一，提供了生成伪随机数的功能，并支持多种常见的随机操作，如随机选择元素、随机打乱序列、生成指定范围的随机整数等。这个模块广泛应用于数据模拟、游戏开发、密码学等领域。random 模块的实现基于“伪随机”算法，这意味着它生成的数值并不是完全随机的 模块介绍 主要函数 - random() - randint() - choice() - shuffle() - sample() - seed() - gauss() - betavariate() 注意事项 总结
python标准库——random库
qq_62799602的博客
09-08 1991
random库的常用随机数生成函数 seed(a=None)，random()，randint(a,b)，getrandbits(k)，randrange(start,stop[,step])，uniform(a,b)，choice(seq)，shuffle(seq)，sample(pop,k)
python标准库——random模块
wakeyo_J 的博客
08-05 2390
thon标准库——random模块   hello！我是wakeyo_J，每天一个konwledge point，一起学python，让技术无限发散。 random模块1. random库基本介绍2. random库概述2.1 基本随机函数2.2 扩展随机函数3. 随机数函数的使用4. 实例 1. random库基本介绍 Random库时使用随机数的python标准库 伪随机数：采用梅森旋转算法生成的（伪）随机序列中的元素 Random库主要用于生成随机数 使用random库：import rando
Python基础——常用标准库
十二测试录
12-28 1229
Python 提供了非常丰富的标准库，包含了许多模块和工具，使得开发者能够轻松地处理常见的任务，如文件处理、网络通信、数据解析等。以下是一些常用的 Python 标准库模块和它们的功能：
Python——numpy库与random库
m0_45685024的博客
09-22 620
它为处理大型多维数组和矩阵提供了高效的工具，并包括了许多高性能的数学函数，可以广泛用于数据分析、机器学习、数值模拟等领域。1、列表为python的基本数据结构之一（列表、字典、元组等）；(2) Tuple 固定的数组，一旦定义后，其元素个数是不能再改变的。(1) list 普通的链表，初始化后可以通过特定方法动态增加元素。(2) Dictionary 词典类型， 即是Hash数组。,可以使用NumPy库的array()函数将列表转换为数组。2、列表可以存储任何类型的数据，数组只能存储单一类型的数据。
python常用库学习五——random
yw1013的博客
11-12 1043
1、random.seed(a=None,version=2) `random.seed(a=None, version=2)`是Python random模块中的一个函数，用于初始化伪随机数生成器的种子。 参数说明： - `a`：可选参数，是要用来生成种子的可散列对象。如果`a`为`None`或者不提供，则将使用当前系统时间来生成种子。你也可以提供一个整数或者浮点数作为种子。 - `version`：可选参数，用来选择种子生成算法的版本。可以选择1或2，其中2是默认的版本。
笔记——Python常用的标准库
写代码是兴趣，看美美是爱好
07-27 1380
Python语言通过模块(module)来组织代码。Python标准库十分庞大，由C语言编写的内置模块，和由Python编写的解决常见开发需求的模块。下面的Python是一些标准库。
深度之眼（十七）——Python标准库
河海大学研究生在读的学习笔记
07-27 530
深度之眼（十七）——Python标准库
Python(一)——Python标准库
liuyu的博客
12-03 607
Pythonb标准库 1.time库 import time print(time.localtime()) print(time.gmtime()) 结果： time.ctime() 结果： t1_start=time.time() t2_start=time.perf_counter() t3_start=time.process_time() print(t1_start) print(t2_start) print(t3_start) res=0 for i in range(100000)
《全国计算机等级考试二级教程——Python语言》（年版）学习笔记.zip
02-21
【Python标准库】 Python的标准库非常丰富，包括各种模块，如os用于操作系统交互，sys用于系统相关功能，math用于数学运算，random用于生成随机数，以及内置的异常处理机制（try-except-finally）。熟悉并掌握这些...
Python标准库详解——turtle、random、time
huacha__的博客
10-23 8594
目录 前言 一、turtle库 1、一个小例子 2、turtle绘图的基础知识 1. 画布(canvas) 2. 画笔 二、random库 1、随机浮点数 2、随机整数 3、随机字符 4、随机洗牌 5、另：numpy里的random方法 三、time库 1、获取当前时间戳 2、获取当前时间 3、获取格式化的时间 前言 公众号要发一个python标准库介绍，我先记...
Python的f格式
最新发布
lmf666的博客
09-11 571
你的语句print(f"已发送请求: {a} + {b}")可以通俗地理解为：“打印一句话。这句话的内容是‘已发送请求: ’，然后紧接着把变量a的值放这里，再放一个加号 ‘+’，再然后把变量b的值放这里。这种的格式是当今 Python 世界最主流、最推荐的字符串格式化方式，因为它写起来最自然，读起来最清晰。希望你以后多多使用它！
CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试
eeeeebv的博客
09-08 1297
GPU（图形处理器）从最初专用于图形渲染发展为兼具图形处理和通用并行计算能力的核心硬件，广泛应用于游戏、AI、科学计算等领域。与CPU不同，GPU拥有数千个轻量级计算核心，擅长海量数据并行处理。主流厂商包括NVIDIA和AMD，市场呈现双寡头格局。在虚拟机中安装显卡驱动需区分虚拟显卡和物理显卡直通两种场景，后者能发挥真实性能但安装复杂。CentOS和Ubuntu系统安装显卡驱动需先禁用开源驱动并安装必要依赖包，再执行厂商驱动安装程序。最后可通过压力测试验证GPU性能表现。
知识图谱——图数据库与项目构建
renjt01的博客
09-10 397
知识图谱——图数据库与项目构建 一、图数据库 1.Neo4j 2.neo4j使用 3.创建节点 4.创建关系 5.删除所有节点和关系 6.效果展示 二、知识问答项目构建 1、前端构建 2、大模型进行问题分类和命名实体识别 3、python操作neo4j数据库 4、后端构建
Python爬虫实战：研究GUI 可视化界面，构建电商数据采集和分析系统
ylfhpy的博客
09-11 196
本文设计并实现了一个基于 Python 的爬虫数据分析系统，该系统整合了网络爬虫、数据处理、数据分析和数据可视化功能，通过直观的 GUI 界面为用户提供了从数据获取到分析决策的一站式解决方案。切换到 "数据可视化" 标签页，选择 "柱状图"，X 轴选择 "category"，Y 轴选择 "price"，点击 "绘制图表"，可以看到不同类别商品的价格对比。可视化模块实现了多种常见图表的绘制功能，包括折线图、柱状图、散点图、直方图、饼图和相关性热力图等，并支持图表的交互操作和保存功能。
【Python】 数据容器通用操作完全指南
Hy_g_g_e_的博客
09-10 591
Python数据容器（如列表、元组、字符串、集合、字典等）支持多种通用操作，包括成员检测（in/not in）、长度判断（len()）、布尔判断（空容器为False）、迭代遍历（for循环、enumerate()、zip()）、比较操作（==、<）、复制操作（浅拷贝/深拷贝）以及类型转换（list()、tuple()等）。这些通用操作能提高编程效率，适用于各种常见场景，如数据验证、输入处理、数据转换等。掌握这些通用方法可以更灵活地处理不同类型的数据容器。
Pandas数据结构（DataFrame，字典赋值与操作）
njxiejing的专栏
09-08 342
frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])，用于指定列的顺序，指定后顺序由China，USA，England变成了China,England,USA。（2）按指定列排序：frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])DataFrame是矩形的数据表，它含有一组有序且有命名的列，每一列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。
CUPP针对性字典安全防范
久绊A的博客
09-08 750
CUPP（常见用户密码分析器）是一款基于社会工程学的Python工具，通过收集目标的个人信息（姓名、生日、爱好等）智能生成高针对性密码字典。相比暴力破解工具，CUPP采用交互式提问（-i模式）或命令行参数（-l、-s等）自动组合信息，并支持添加特殊字符、数字及Leet变形（如p@ssw0rd）。典型案例显示，输入目标"张三"的个人数据后，CUPP能生成如"zhang@123"、"wangcai!2024"等符合用户习惯的密码变体，显著提升破解效率。
掌握Python内建模块的学习指南
本资源是关于Python编程语言中常用内建模块的学习笔记，内容涵盖了Python标准库中的一些核心模块，旨在帮助学习者快速掌握这些模块的使用方法和最佳实践。以下是对文档中可能出现的知识点的详细解释： 1. **内建...
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