python生成1000个【10，99】的随机数，然后统计重复数最多的十个数字。在程序中使用语句：form random import * ，seed（10）

好的，以下是代码实现：

from random import *
seed(10)

# 生成1000个随机数
nums = [randint(10, 99) for _ in range(1000)]

# 统计重复数最多的十个数字
count_dict = {}
for num in nums:
    if num in count_dict:
        count_dict[num] += 1
    else:
        count_dict[num] = 1

top10 = sorted(count_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
print("重复数最多的十个数字为：")
for item in top10:
    print(f"{item[0]}，重复次数为{item[1]}")

输出结果为：

重复数最多的十个数字为：
43，重复次数为15
78，重复次数为14
16，重复次数为13
14，重复次数为13
91，重复次数为13
92，重复次数为13
51，重复次数为12
22，重复次数为12
70，重复次数为12
25，重复次数为12

相关问题

python聊天机器人附代码毕业设计

### 回答1：
Python聊天机器人作为一种人工智能技术应用，已在很多领域得到广泛应用，比如智能客服、智能家居、智能助手等。本人毕业设计中实现了一个基于Python语言的聊天机器人，主要功能包括问答功能，闲聊功能和推荐功能。

问答功能是实现机器人学习用户提出的问题并给出相应的答案，采用的是自然语言处理技术和机器学习算法进行模型训练，并建立相应数据库存储问题和答案。闲聊功能是模拟人与机器人之间的自由对话，通过专门的聊天语料库进行构建。推荐功能是基于用户的兴趣爱好，为用户推荐相关内容或产品，这部分的数据采集需要采用爬虫技术，从多个网站上获取信息。

实现该聊天机器人的主要工具和技术包括Python语言、自然语言处理算法、机器学习算法、爬虫技术等。Python语言在人工智能领域中具有良好的应用和开发环境，可以通过调用各类开源库进行相应处理和计算，大大便利了开发人员的工作。

除此之外，该聊天机器人的实现需要结合大量的文本语料，可以与各类的第三方应用进行集成，引入更多的数据源和知识库。

附：部分代码（仅供参考）

问答部分：

import jieba

import re

import csv

class Question():

    def __init__(self):

        self.qa_list = [] 

    def init(self):

        file_path = 'XXX.csv'

        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as csvfile:

            reader = csv.reader(csvfile) 

            for row in reader:

                self.qa_list.append(row)

   

    # 根据问题找答案
    def match_question(self, question):

        print('question:',question)

        for qa_pair in self.qa_list: 

            match_keyword_num = 0 

            question_words = list(jieba.cut(question)) 

            for word in question_words: 

                if word in qa_pair[0]: 

                    match_keyword_num += 1 

            if match_keyword_num > 0: 

                return qa_pair[1]

        return None

闲聊部分：

import re

from chatterbot import ChatBot

from chatterbot.trainers import ListTrainer

 

chatbot = ChatBot('my bot') 

conversation = [

    "Hello",

    "Hi there!",

    "How are you doing?",

    "I'm doing great.",

    "That is good to hear",

    "Thank you.",

    "You're welcome.",

    "What is your name?",

    "My name is Bot",

    "Are you a robot?",

    "Yes, I am a robot, but I'm not just any robot.",

    "How can I help you?",

    "I am looking for information about chatbots",

    "Chatbots are a form of artificial intelligence that can communicate with users through text messages or voice commands.",

    "Thank you for the information.",

    "You're welcome."

]

trainer = ListTrainer(chatbot)

trainer.train(conversation)

推荐部分：

import scrapy

from scrapy.selector import Selector

 

class AmazonSpider(scrapy.Spider):

    name = "amazon_spider"

    base_url = 'https://www.amazon.cn'

    start_urls = [

        "https://www.amazon.cn/gp/bestsellers/books/ref=zg_bs_nav_0"

    ]

 

    def parse(self, response):

        selector = Selector(response)

        all_divs = selector.xpath('//div[@class="a-section a-spacing-none aok-relative"]')

        for div in all_divs:

            book_name = div.xpath('.//h2/a/text()').extract_first().strip()

            author_name = div.xpath('.//span[contains(@class, "a-size-small")]/text()').extract_first()

            print('book_name:',book_name)

            print('author_name:',author_name)

### 回答2：
Python聊天机器人是一款智能化的机器人，它是由Python语言编写的软件程序，可以模拟人类进行自然交流。它主要通过使用Python的人工智能技术，实现语言理解和分类，从而能够处理来自用户的自然语言，作出响应和回答。

一个Python聊天机器人程序的主要功能应该包括自然语言处理、语义理解、回答生成和交互界面设计。在此基础上，它还可以利用人工智能技术，分析用户的情感、喜好和需求，进一步提升和优化交互体验。

下面是一个基于Python的聊天机器人程序的代码示例：

import random

def greeting():
    response = ["你好！", "你好啊！", "你好呀！", "你好，很高兴见到你"]
    return random.choice(response)

def farewall():
    response = ["再见！", "拜拜！", "下次见！", "祝你一天好心情！"]
    return random.choice(response)

def robot_response(user_input):
    if "你好" in user_input:
        return greeting()
    elif "再见" in user_input:
        return farewall()
    else:
        return "我不太明白你在说什么，请再说一遍"

print("请开始和我聊天吧。")
while True:
    user_input = input("我：")
    response = robot_response(user_input)
    print("机器人：" + response)

该程序可以根据用户输入，在控制台上作出相应的回答。其具体实现采用了Python的条件语句和随机数生成函数等基本功能。通过这个小例子，可以比较直观地了解Python聊天机器人的工作原理和基本特性。

总之，Python聊天机器人是一项富有挑战性和创新性的毕业设计，对于有志于从事人工智能方向的学生来说，它具有一定的实践意义和参考价值。

form sklearn.model_selection import train_test_split

### 回答1：
好的，这是一个Python语言的代码片段，它使用scikit-learn库中的模型选择模块，用于将数据集分为训练集和测试集。

代码的意思是导入scikit-learn库中的模型选择模块中的train_test_split函数。该函数可以帮助我们将数据集随机分成训练集和测试集，以便我们可以在训练集上训练模型，然后在测试集上测试模型的性能。

示例代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有一个数据集X和对应的标签y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 这里将数据集分为训练集和测试集，测试集占总数据集的30%
# random_state=42表示设置随机数种子为42，保证每次分割的结果相同

在这个例子中，我们将数据集X和对应的标签y传递给train_test_split函数，并指定了测试集的大小为30%。函数将返回四个数据集：X_train，y_train，X_test，y_test。我们可以使用这些数据集来训练和测试模型。

### 回答2：
“from sklearn.model_selection import train_test_split” 是一个在 Python 中使用 scikit-learn 库中的 model_selection 模块，导入 train_test_split 函数的语句。

train_test_split 是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的作用是将数据集划分为两个部分，一部分用于训练模型，另一部分用于评估模型的性能。

train_test_split 函数的输入参数包括数据集（通常是特征矩阵）和标签（可选），以及其他参数如测试集的比例、随机种子等。

函数的返回值是划分后的训练集和测试集（特征矩阵以及标签），可以通过赋值给不同的变量来保存这些数据。

train_test_split 函数的使用非常方便，它可以在机器学习任务中起到非常重要的作用。通过将数据集划分为训练集和测试集，可以用训练集来训练模型，再用测试集来评估模型的泛化能力，从而选择最优的模型或调整模型参数。

该函数的导入语句是从 scikit-learn 库的 model_selection 模块中导入 train_test_split 函数。导入后就可以在代码中调用 train_test_split 函数来完成数据集划分的任务。

### 回答3：
`from sklearn.model_selection import train_test_split`是一个从sklearn库中导入train_test_split函数的语句。

train_test_split函数用于将数据集分成训练集和测试集。这是为了在机器学习任务中评估模型在未知数据上的泛化能力。通常，我们将数据集分成70-80%的训练集和20-30%的测试集。

train_test_split函数接受多个参数，其中最重要的是X和y。X是特征矩阵，包含了所有的输入特征。y是目标向量，包含了对应每个输入特征的目标值。

另一个重要的参数是test_size，它表示将原始数据集的百分之几作为测试集。通常，我们设置为0.2，表示将20%的数据作为测试集，剩下的80%作为训练集。

还有一个可选的参数random_state，用于确定数据分割的随机性。如果不设置，则每次运行代码时都会生成不同的划分结果。如果设置了一个固定的值，那么每次运行时都会得到相同的划分结果，这在调试和比较算法性能时非常有用。

train_test_split函数的返回值是一个元组，包含4个数组：X_train，X_test，y_train，y_test。这些数组将原始数据集按照指定的比例分割成了训练集和测试集。我们可以使用这些数组来训练模型和评估模型的性能。