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网站流量用完,网络营销是什么专业类别,物流网站建设策划书,部队网站模板random 模块:主要用来生成随机数 先导入包:import random randint(a, b),生成 [a, b] 之间的整数,包含边界 a 和 b,a 和 b 为整数 random(),生成的是 [0,1) 之间的浮点数,包含 0 不包含 1 r…

random 模块:主要用来生成随机数

先导入包:import random

randint(a, b),生成 [a, b] 之间的整数,包含边界 a 和 b,a 和 b 为整数

random(),生成的是 [0,1) 之间的浮点数,包含 0 不包含 1

randrange(起始, 结束, 步长),生成 [起始, 结束) 之间的整数,步长默认为 1

uniform(a, b),生成 [a, b] 之间的浮点数

gauss(期望值, 标准差),生成高斯分布(正态分布)的浮点数

seed(整数),随机种子数,不带参数,以当前时间生成初始种子数,当使用的种子数相同时,随机生成的序列数就相同

shuffle(列表),随机将原列表的元素打乱

sample(序列, 指定的长度),随机抽取序列中指定长度的元素,返回列表

choices(序列, weights = 相对权重, cum_weights = 累加权重, k = 抽取次数),

随机从序列中抽取 k 次元素,返回列表,默认随机抽取的每个元素概率相同

import random
print(len(dir(random)), dir(random))# randint(a, b),生成 [a, b] 之间的整数,包含边界 a 和 b,a 和 b 为整数
print(random.randint(1, 10))# random(),生成的是 [0,1) 之间的浮点数,包含 0 不包含 1
print(random.random())# randrange(起始, 结束, 步长),生成 [起始, 结束) 之间的整数,步长默认为 1
print(random.randrange(1, 10))
print(random.randrange(1, 10, 2))
print(random.randrange(10, 1, -2))# uniform(a, b),生成 [a, b] 之间的浮点数
print(random.uniform(1.1, 2.2))# gauss(期望值, 标准差),生成高斯分布(正态分布)的浮点数
print(random.gauss(0, 1))
print([random.gauss(0, 1) for _ in range(50)])# seed(整数),随机种子数,不带参数,以当前时间生成初始种子数,当使用的种子数相同时,随机生成的序列数就相同
random.seed(1)
print(random.random())# shuffle(列表),随机将原列表的元素打乱
lst = ['a', 'b', 'c', 'd']
print(lst)                                              # ['a', 'b', 'c', 'd']
# 打乱列表元素
random.shuffle(lst)
print(lst)                                              # ['c', 'd', 'b', 'a']# sample(序列, 指定的长度),随机抽取序列中指定长度的元素,返回列表
lst = ['a', 'b', 'c', 'd']
print(random.sample(lst, 2))                            # ['d', 'b']# choices(序列, weights = 相对权重, cum_weights = 累加权重, k = 抽取次数),随机从序列中抽取 k 次元素,返回列表,默认随机抽取的每个元素概率相同
# 从列表中随机抽取一个元素,每个元素抽到的概率一样
print(random.choices(['a', 'b', 'c', 'd']))             # ['b']
# 从列表中随机抽取两个元素,概率一样
print(random.choices(['a', 'b', 'c', 'd'], k = 2))      # ['b', 'a']
# 从列表中随机抽取多个元素,概率一样
print(random.choices(['a', 'b', 'c', 'd'], k = 10))     # ['b', 'd', 'b', 'c', 'd', 'c', 'b', 'd', 'c', 'a']
# weights 相对权重,从列表中随机抽取多个元素,设置每个元素的权重 weights = [1, 2, 3, 4],a 的概率是 1/(1+2+3+4),以此类推,抽到 d 的概率更高
print(random.choices(['a', 'b', 'c', 'd'], weights=[1, 2, 3, 4], k = 10))  # ['c', 'a', 'd', 'a', 'd', 'd', 'd', 'd', 'c', 'd']
''' 累加权重与相对权重的计算公式:cum_weights = [sum(weights[:i+1]) for i in range(len(weights))]比如 weights = [1, 2, 3, 4],cum_weights = [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] = [1, 3, 6, 10] '''

累加权重与相对权重的计算公式:

cum_weights = [sum(weights[:i+1]) for i in range(len(weights))]

比如 weights = [1, 2, 3, 4],cum_weights = [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] = [1, 3, 6, 10] 

如果 cum_weights = [1,  1,  1,  1],那么 weights = [1, 0, 0, 0]

cum_weights 和 weights 只能使用其中之一

http://www.wooajung.com/news/30583.html

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