random.randint怎样使用已有列表数据
时间: 2023-10-13 09:22:27 浏览: 35
要使用已有列表数据生成随机整数,可以使用 `random.choice()` 方法从列表中选择一个元素,然后使用 `random.randint()` 方法以该元素为下限生成随机整数。示例代码如下:
```python
import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random_element = random.choice(my_list)
random_int = random.randint(random_element, 10)
print(random_int)
```
在这个示例中,首先从列表 `my_list` 中随机选择一个元素作为下限,然后以 10 为上限生成一个随机整数。最后打印输出这个随机整数。
相关问题
arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :] ## 初始化聚类中心和聚类容器 m = 5 r = np.random.randint(arr.__len__() - 1) k_arr = np.array([arr[r]])
这段代码的作用如下:
1. 使用 `np.random.randint` 生成一个形状为 `(100, 1, 2)` 的随机整数数组,范围在 0 到 99 之间。然后通过切片操作 `[:, 0, :]` 将其变为形状为 `(100, 2)` 的二维数组,即去除中间的维度。
2. 初始化变量 `m` 为 5,表示聚类中心的数量。
3. 使用 `np.random.randint` 随机选择一个索引值 `r`,范围在 0 到 `arr` 的长度减 1 之间。
4. 将 `arr` 中索引为 `r` 的元素构成一个新的数组 `k_arr`,用于表示初始的聚类中心。
这段代码的目的是在已有的数据集 `arr` 中随机选择一个元素作为初始的聚类中心。
已有代码major_ids = random.sample(range(100000, 999999), 100),要想进一步保证生成的结果没有重复数据,应该在此基础上做怎样的修改,给出代码
### 回答1:
在此基础上,可以使用一个set来记录已经生成过的major_id,每次生成新的随机数时,先判断是否在set中出现过,如果出现过,则重新生成,直到生成一个未出现过的随机数。
以下是代码示例:
```
import random
generated_ids = set()
major_ids = []
while len(major_ids) < 100:
new_id = random.randint(100000, 999999)
if new_id not in generated_ids:
major_ids.append(new_id)
generated_ids.add(new_id)
```
在这个示例中,我们使用了一个while循环,不断生成新的随机数,直到生成了100个不重复的major_id为止。每次生成新的随机数时,我们首先判断它是否出现在了已经生成过的随机数集合generated_ids中,如果出现过,则重新生成,直到生成一个未出现过的随机数。最终,我们得到的major_ids列表中的元素都是不重复的随机数。
### 回答2:
要进一步保证生成的结果没有重复数据,可以在生成major_ids之前先判断生成的随机数是否已存在,如果存在则重新生成,直到生成的随机数都是唯一的为止。
可以通过使用一个集合set来存储已经生成的随机数,每次生成随机数时,先判断该随机数是否在集合中存在,如果存在则重新生成,直到生成的随机数不在集合中为止。
以下是修改后的代码示例:
```python
import random
major_ids = set() # 存储已生成的随机数
while len(major_ids) < 100:
random_num = random.randint(100000, 999999) # 生成随机数
if random_num not in major_ids: # 判断是否已存在
major_ids.add(random_num) # 添加到集合中
major_ids = list(major_ids) # 转换为列表形式
print(major_ids)
```
这样修改之后,生成的major_ids列表中的数据就保证了没有重复的随机数。
### 回答3:
要进一步保证生成的结果没有重复数据,可以使用集合(set)来存储已生成的 major_ids,每次生成一个新的随机数时,先判断该数是否已存在于集合中,若存在则重新生成,直到生成一个不重复的随机数为止。
修改后的代码如下:
```python
import random
major_ids_set = set()
major_ids = []
while len(major_ids) < 100:
new_id = random.randint(100000, 999999)
if new_id not in major_ids_set:
major_ids_set.add(new_id)
major_ids.append(new_id)
print(major_ids)
```
这段代码使用一个集合 `major_ids_set` 来存储已生成的随机数,初始为空集合。然后使用 `while` 循环,当生成的 `major_ids` 数量达到100时,停止循环。在每一次循环中,生成一个新的随机数 `new_id`,然后判断该数是否已存在于集合中,若不存在,则将其添加到集合中,并将它加入 `major_ids` 数组。若生成的随机数已存在于集合中,则重新生成一个新的随机数。最后,输出生成的 `major_ids` 数组。
这样修改后的代码在原有代码的基础上,进一步保证了生成的结果没有重复数据。