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时间: 2023-10-20 20:06:43 浏览: 181
这是一个 JavaScript 的 Math.random() 函数的教程,它是用来生成一个 0 到 1 之间的随机数的。在编写 JavaScript 程序时,经常需要使用到随机数,比如游戏、抽奖等等。Math.random() 可以帮助我们生成一个随机数,它的返回值是一个介于 0(包含) 和 1(不包含)之间的一个浮点数。我们可以利用这个函数生成更大范围的随机数,比如一个 1 到 100 之间的随机整数,通过以下代码实现:Math.floor(Math.random() * 100) + 1。
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在使用 d3.js 实现冒泡排序可视化时,首先需要准备数据,可以使用 JavaScript 生成一个数组,并将这个数组作为 d3.js 的数据源。 然后,使用 d3.js 的 selectAll 函数选择网页中的所有元素,并使用 data 函数绑定数据。接下来,使用 enter 函数为每一个数据创建一个新的元素,并使用 append 函数将这些新元素添加到网页中。 接下来,就可以使用 d3.js 的各种操作来控制元素的外观和布局,比如设置宽度、高度和颜色等。 最后,就可以使用 JavaScript 实现冒泡排序算法,并使用 d3.js 的动画效果将排序过程可视化。 以下是一个使用 d3.js 实现冒泡排序可视化的示例代码: 复制 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>冒泡排序可视化</title> <style> .bar { display: inline-block; width: 20px; height: 100px; margin-right: 2px; background-color: steelblue; } </style> </head> <body> <script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js"></script> <script> // 生成随机数据 var data = []; for (var i = 0; i < 20; i++) { data.push(Math.floor(Math.random() * 100)); } // 绑定数据 var bars = d3.select("body").selectAll(".bar") .data(data 请回答完整
使用 d3.js 实现冒泡排序可视化的步骤如下:
1. 准备数据:使用 JavaScript 生成一个数组,并将这个数组作为 d3.js 的数据源。
2. 选择元素并绑定数据:使用 d3.js 的 selectAll 函数选择网页中的所有元素,并使用 data 函数绑定数据。
3. 创建新元素:使用 enter 函数为每一个数据创建一个新的元素,并使用 append 函数将这些新元素添加到网页中。
4. 设置元素外观和布局:使用 d3.js 的各种操作来控制元素的外观和布局,比如设置宽度、高度和颜色等。
5. 实现冒泡排序算法:使用 JavaScript 实现冒泡排序算法。
6. 可视化排序过程:使用 d3.js 的动画效果将排序过程可视化。
示例代码如下:
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>冒泡排序可视化</title>
<style>
.bar {
display: inline-block;
width: 20px;
height: 100px;
margin-right: 2px;
background-color: steelblue;
}
</style>
</head>
<body>
<script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js"></script>
<script>
// 生成随机数据
var data = [];
for (var i = 0; i < 20; i++) {
data.push(Math.floor(Math.random() * 100));
}
//
修改下列代码:import torch import torch.nn as nn import random import math def generate_real(): data = torch.tensor([ random.uniform(0.0, math.sin(3.1415926 / 4)), random.uniform(1.0, math.sin(3.1415926 * 3 / 4)), random.uniform(0.0, math.sin(3.1415926 * 5 / 4)), random.uniform(-1.0, math.sin(3.1415926 * 7 / 4)) ]) return data def generate_test(): data = torch.tensor([random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random() ]) return data
import torch
import torch.nn as nn
import random
import math
def generate_real():
data = torch.tensor([
random.uniform(0.0, math.sin(math.pi / 4)),
random.uniform(1.0, math.sin(math.pi * 3 / 4)),
random.uniform(0.0, math.sin(math.pi * 5 / 4)),
random.uniform(-1.0, math.sin(math.pi * 7 / 4))
])
return data
def generate_test():
data = torch.tensor([random.random() for _ in range(9)])
return data
# 修改内容:
# 1. 将 math.pi 替换为 3.1415926
# 2. 生成 generate_test 函数的数据改为生成9个随机数
# 3. 为了代码可读性,将生成列表中的数值拆分到多行写
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