import random password_set = set() while len(password_set)<5: number_list = random.choices("0123456789",k=6) password = ''.join(number_list) password_set.add(password) print(password_set)

时间: 2024-03-11 21:45:15 浏览: 28
这是一段 Python 代码,它生成了一个包含 5 个随机密码的集合(每个密码由 6 个数字组成)。其中使用了 random 模块的 choices() 函数来从数字列表中随机选择 6 个数字,然后使用 join() 函数将这些数字连接起来形成一个密码。密码集合的长度小于 5 时,就会一直生成新的密码并添加到集合中,直到集合中包含 5 个不同的密码为止。最后打印输出密码集合。
相关问题

len(set(random.choices(range(100),k=20)))

### 回答1: 这行代码的作用是从0到99中随机选择20个数字,并计算出这些数字中有多少个是不同的。具体解释如下: - `range(100)` 会生成一个包含 0 到 99 的整数序列。 - `random.choices(range(100), k=20)` 会从上述整数序列中随机选择 20 个数字,并以列表的形式返回。 - `set()` 会将列表转换为集合,去除其中的重复元素。 - `len()` 则返回集合中元素的个数,即不同数字的个数。 因此,这行代码的输出结果是一个整数,表示从 0 到 99 中随机选择 20 个数字后,其中不同数字的个数。 ### 回答2: 题目中的代码 `random.choices(range(100),k=20)` 表示在 0 到 99 之间随机选择 20 个数。使用 `set()` 函数将选择的数字转化为集合,可以去除重复的数字。最后使用 `len()` 函数可以计算集合中不重复数字的个数。 因为每次执行 `random.choices()` 都会得到不同的结果,所以最后计算出来的值会有所变化。下面以一个具体的例子来解释: 假设随机选择的20个数字为 [1, 3, 5, 3, 2, 4, 4, 9, 1, 8, 7, 6, 9, 0, 2, 3, 1, 5, 5, 7]。 使用 `set()` 将这些数字转化为集合,则得到 {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9},这是一个去除了重复数字的集合。 最后使用 `len()` 函数计算集合的长度,即不重复数字的个数,这里结果为 10 个。 总结起来,`len(set(random.choices(range(100),k=20)))` 表示从 0 到 99 随机选择 20 个数字,然后计算去重后的数字的个数。因为每次选择的结果不同,所以最后的结果也会发生变化。 ### 回答3: 给定代码 `len(set(random.choices(range(100),k=20)))` ,现在我们来分析一下运行结果。 首先,`range(100)` 会生成一个从0到99的整数序列。 `random.choices(range(100),k=20)` 会从这个序列中随机选择20个数,可能会有重复。 `set(random.choices(range(100),k=20))` 将这20个随机选择的数转换为一个集合,集合中的元素是唯一的,即没有重复的值。 最后,`len()` 函数会返回集合的长度,即集合中唯一元素的个数。 综上所述,代码的运行结果是返回随机选择的20个数中不重复的数的个数,即集合的长度。 需要注意的是,由于是随机选择,每次运行代码的结果可能会不同。

import os from datetime import datetime import random import string def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件,名字改为该文件的创建或修改日期,如果有重名的文件,可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度,默认为0 """ for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): timestamp = os.path.getmtime(full_path) else: continue # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5)

好的,根据你的要求,将以上代码修改为将修改后的文件命名恢复原来的命名,可以按照以下方式修改: ``` import os from datetime import datetime import random import string def restore_original_names(folder_path): """ 批量将文件名恢复为原来的名称,需要在修改文件名之前备份原来的名称 :param folder_path: 文件夹路径 """ for filename in os.listdir(folder_path): full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): # 获取备份的文件名 backup_filename = os.path.splitext(filename)[0] + ".bak" backup_full_path = os.path.join(folder_path, backup_filename) if os.path.exists(backup_full_path): # 将备份的文件名恢复为原来的文件名 os.rename(backup_full_path, full_path) def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件,名字改为该文件的创建或修改日期,如果有重名的文件,可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度,默认为0 """ # 先将文件名备份 for filename in os.listdir(folder_path): full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): # 获取文件的后缀名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] # 备份原来的文件名 backup_filename = os.path.splitext(filename)[0] + ".bak" backup_full_path = os.path.join(folder_path, backup_filename) os.rename(full_path, backup_full_path) # 批量重命名文件 for filename in os.listdir(folder_path): full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 timestamp = os.path.getmtime(full_path) # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) # 将文件名恢复为原来的名称 restore_original_names(folder_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5) ``` 这个修改后的代码首先会备份原来的文件名,然后批量重命名所有的文件,并最后将所有文件的名字恢复为原来的名称。

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import random import time import csv import os from datetime import datetime users={} for i in range(4): users_id=random.randint(0,10) users_score=random.randint(-8000,8000) users[users_id]=users_score with open('updates.csv','a')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) print(f'积分变动:{users_id} {users_score}') def aaa(): global users_id global users_score with open('updates.csv','r')as f: csv_re=csv.reader(f) for row in csv_re: users_id,users_score=row users_id=int(users_id) users_score=int(users_score) users[users_id]+=users_score if users[users_id]<0: users[users_id]=0 return users def bbb(): with open('Candidates.csv','w')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) def ccc(): global prize_winner weight=[] prize_winner=[] for uid,users_score in users.items(): if users_score >=3000: weight.append(3) elif users_score >=2000: weight.append(2) elif users_score >=1000: weight.append(1) else: weight.append(0) winner1=random.choices(list(users.keys()),weight) prize_winner.append(winner1[0]) print(f'一等奖:{prize_winner[0]}') def ddd(): winner2 = random.sample(list(users.keys()),2) prize_winner.append(winner2[0][1]) print(f'二等奖:{prize_winner[1]}') del users[prize_winner[1]] def timer(): nowtime=datetime.now() while True: if nowtime.weekday()==2 and nowtime.hour==22 and 0<=nowtime.minute<=60: return True else: return False for i in range(3): while not timer(): time.sleep(60) print(f'第{i+1}轮抽奖开始:') aaa() bbb() ccc() ddd() time.sleep(12) today_date_str=datetime.now().strftime('%Y_%m_%d') os.rename('updates.csv','{}.csv'.format(today_date_str))修改此段代码并且写出新代码

import random import time import csv from datetime import datetime users={} for i in range(4): users_id=random.randint(0,10) users_score=random.randint(-8000,8000) users[users_id]=users_score with open('updates,csv','a')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) print(f'积分变动:{users_id} {users_score}') def aaa(users): global users_id global users_score with open('updates.csv','r')as f: csv_re=csv.reader(f) for row in csv_re: users_id,users_score=row users_id=int(users_id) users_score=int(users_score) users[users_id]+=users_score if users[users_id]<0: users[users_id]=0 return users def bbb(): with open('Candidates.csv','w')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id,users_score]) def ccc(): global prize_winner weight=[] prize_winner=[] for uid,users_score in users.items(): if users_score>=3000: weight.append(3) elif users_score>=2000: weight.append(2) elif users_score>=1000: weight.append(1) else: weight.append(0) winner1=random.choices(list(users.keys()),weight) prize_winner.append(winner1) print(f'一等奖:{prize_winner[0]}') def ddd(): weight=[] for uid,users_score in users.items(): if users_score>0: weight.append(1) else: weight.append(0) winner2=random.choices(list(users.keys()),weight) prize_winner.append(winner2) print(f'二等奖:{prize_winner[1]}') del users[prize_winner[1]] def timer(): nowtime=datetime.now() while True: if nowtime.weekday()==2 and nowtime.hour==21 and 0<=nowtime.minute<=60: return True return False for i in range(3): while not timer(): time.sleep(60) print(f'第{i+1}轮抽奖开始:') aaa(users) bbb() ccc() ddd() time.sleep(1200) today_date_str=datetime.now().strftime('%Y_%m_%d') os.rename('updates.csv','{}.csv'.format(today_date_str))找出代码中的问题并写出正确的代码

使用遗传算法优化神经网络模型的超参数(可选超参数包括训练迭代次数,学习率,网络结构等)的代码,原来的神经网络模型如下:import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载MNIST数据集 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 划分验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42) def create_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) return model model = create_model() # 定义优化器、损失函数和评估指标 optimizer = Adam(learning_rate=0.001) loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metrics = ['accuracy'] # 编译模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 设置超参数 epochs = 10 batch_size = 32 # 开始训练 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) # 评估模型 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Loss:', test_loss) print('Test Accuracy:', test_accuracy)

运行代码: import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem import random import string # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] subjects_dir = 'E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318' subject = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase, k=8)) # Prepare surfaces for MNE # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain mne.make_bem_model(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, conductivity=[0.016], subjects_dir=subjects_dir), # skull mne.make_bem_model(scalp_vertices, scalp_triangles, conductivity=[0.33], subjects_dir=subjects_dir), # skin ] # Create BEM solution model = make_watershed_bem(surfs) solution = mne.make_bem_solution(model) 时报错: Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 30, in <module> mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain File "<decorator-gen-68>", line 12, in make_bem_model File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\site-packages\mne\bem.py", line 712, in make_bem_model subject_dir = op.join(subjects_dir, subject) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\ntpath.py", line 117, in join genericpath._check_arg_types('join', path, *paths) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\genericpath.py", line 152, in _check_arg_types raise TypeError(f'{funcname}() argument must be str, bytes, or ' TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not 'ndarray' 进程已结束,退出代码1

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