网站建设实例分析,南宁网站建设服务商,大数据毕业后去什么岗位就业,东莞飞天网站设计公司一、概述这个模块实现的伪随机数生成器。对于整数#xff0c;从区间选取。对于序列#xff0c;随机元素。在实线的#xff0c;有功能来计算均匀分布#xff0c;正态分布(高斯) #xff0c;对数正态分布#xff0c;负指数#xff0c;γ和β分布。对于生成的角度分布…一、概述这个模块实现的伪随机数生成器。对于整数从区间选取。对于序列随机元素。在实线的有功能来计算均匀分布正态分布(高斯) 对数正态分布负指数γ和β分布。对于生成的角度分布冯·米塞斯的分布是可用的。几乎所有的模块功能依赖于基本功能随机的( ) 它生成一个随机浮点均匀的半开区间[ 0.0 1.0 ) 。 Python使用Mersenne扭曲为核心的发电机。它产生53位精度浮点值周期为2**19937-1 。 C语言底层实现是快速和线程。梅森倍捻机是最广泛的测试随机数生成器的存在之一。然而作为完全确定性的所以不适合用于所有目的并且是完全不适合加密的目的。该模块提供的功能实际上是必然的random.Random类的隐藏的实例的方法。你可以实例化你自己随机的情况下获得的发电机不共享状态。这对于多线程程序特别有用创建随机的为每个线程使用不同的实例并使用jumpahead ( )方法使之有可能看到每个线程生成的序列不重叠。在这种情况下覆盖随机的有getstate ( )的setstate ()和jumpahead ( )方法随机类也可以如果你想使用你自己设计的不同的基本生成子类。或者一种新型的发电机可以提供一个getrandbits ( )方法 - 这让randrange ( )产生的选择了一个任意大的范围内。random.getstate()返回对象捕获发生器的当前内部状态。这个对象可以传递给setstate()来恢复状态random.setstate(state)状态应该已经从以前的调用中获得getstate()以及setstate()恢复发生器的getstate()被调用的时候的内部状态。random.getrandbits(k)返回具有k随机位的一个Python整数。这种方法是与梅森旋转算法发生器供给和其他一些发生器也可以提供它作为API的可选部分。如果可用getrandbits()使randrange()来处理任意大的范围。random.randrange([start], stop[, step])random.randrange的函数从指定范围内按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如random.randrange(10, 100, 2)结果相当于从[10, 12, 14, 16, … 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。importrandomr random.randrange(10,100,2)print (r) #14random.randint(A,B)返回一个随机整数N使得一个 N B。也可写作randrange(AB 1)r random.randint(1,10)print(r) #8random.choice()random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下sequence在python不是一种特定的类型而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。下面是使用choice的一些例子random.choice(‘abcdefghij’) #Single random element#‘c’weighted_choices [(‘Red’, 3), (‘Blue’, 2), (‘Yellow’, 1), (‘Green’, 4)]population [val for val, cnt in weighted_choices for i in range(cnt)] #列表生成式population#[‘Red’, ‘Red’, ‘Red’, ‘Blue’, ‘Blue’, ‘Yellow’, ‘Green’, ‘Green’, ‘Green’, ‘Green’]random.choice(population)#‘Green’random.shuffle()random.shuffle的函数原型为random.shuffle(x[, random])用于将一个列表中的元素打乱。如:p [“studying”,”python”,”makes”,”me”,”fun”]random.shuffle(p) #乱序print(p)#结果: [‘fun’, ‘python’, ‘studying’, ‘makes’, ‘me’]random.sample()random.sample的函数原型为random.sample(sequence, k)从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。li[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]s random.sample(li,2)print(s) #[7, 11]s random.sample(li,5)print(s) #[2, 3, 9, 13, 12]s random.sample(asddsfsf,3)print(s) #[f, d, s]random.random()返回范围为[0.01.0)的下一个随机浮点数。print(random.random) #print(random.random()) #0.9765901824412893random.uniform(A,B)返回一个随机浮点数N使得一个 N b的要 B和B N 一对B print(random.uniform(1,10)) #2.4537297196491257print(random.uniform) #洗牌:items [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]random.shuffle(items)print(items) #[7, 3, 2, 5, 6, 4, 1]练习1 : 写函数生成一个6位数的验证码def get_code(n6):code for i inrange(n):num random.randint(0,9)codestr(num)returncodeprint(get_code())结果练习2 : 写函数生成一个包含数字,小写字母和大写字母的验证码提示:ascii码 A-Z为 65-90,a-z为97-122def get_code(n6):code for i inrange(n):num str(random.randint(0,9))alpha_upper chr(random.randint(65, 90))alpha_lower chr(random.randint(97,122))crandom.choice([num,alpha_lower,alpha_upper])codecreturncodeprint(get_code())结果练习3 : 写一个发红包函数接受两个参数金额 个数,每个人取到钱的几率是一样的importrandomdef lucky_money(money,num): #传入金额和个数ret random.sample(range(1,money*100),num-1)ret.sort()ret.insert(0,0)ret.append(money*100)for i in range(len(ret)-1):money ret[i1] -ret[i]yield money/100for money in lucky_money(200,15): 传入参数,循环取出所有值print(money)发红包1importrandomdefbouns(money,amount):whileamount:if amount 1:yield float(%.2f %money)else:money1random.uniform(0,money)money2 random.uniform(1/amount,3/amount)*money1money- float(%.2f %money2)yield float(%.2f %money2)amount- 1g bouns(200,10)print(list(g))发红包2
