python编写一个函数输出1-100的偶数和

时间: 2024-05-15 11:16:36 浏览: 103

python随机模块random的22种函数(小结)

前言随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。 random模块，用于生成伪随机数，之所以称之为伪随机数，是因为真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，对于正常随机而言，会出现某个事情出现多次的情况。但是伪随机在事情触发前设定好，就是这个十个事件各发生一次，只不过顺序不同而已。现在MP3的随机列表就是用的伪随机，把要播放的歌曲打乱顺序，生成一个随机列 Python的`random`模块是生成伪随机数的关键工具，它包含了一系列函数，可用于各种场景，如模拟、统计分析、游戏开发等。以下是对`random`模块22种函数的总结： 1. `random.random()`：生成一个0到1之间的随机浮点数，包括0但不包括1。例如：`random.random()` 2. `random.randint(a, b)`：返回`a`和`b`之间的一个随机整数，包括`a`和`b`。例如：`random.randint(1, 10)` 3. `random.randrange(start, stop[, step])`：返回`start`到`stop`之间（不包括`stop`）的随机整数，步长可选。例如：`random.randrange(1, 10, 2)` 4. `random.uniform(a, b)`：返回`a`和`b`之间的一个随机浮点数，包括`a`和`b`。例如：`random.uniform(1.5, 4.2)` 5. `random.choice(seq)`：从非空序列`seq`中随机选择一个元素。例如：`random.choice([1, 2, 3, 4, 5])` 6. `random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)`：从`population`中按照给定的权重`weights`或累积权重`cum_weights`选择`k`个元素，返回一个列表。例如：`random.choices([1, 2, 3, 4, 5], k=3)` 7. `random.shuffle(x)`：将列表`x`的元素随机排序。例如：`random.shuffle([1, 2, 3, 4, 5])` 8. `random.sample(population, k)`：从`population`中无放回地选择`k`个不同的元素，返回一个列表。例如：`random.sample(range(1, 10), 3)` 9. `random.seed(a=None, version=2)`：设置随机数生成器的种子。如果`a`未指定，通常使用当前时间。例如：`random.seed(1234)` 10. `random.getstate()`：获取随机数生成器的状态。 11. `random.setstate(state)`：恢复随机数生成器到之前保存的状态。 12. `random.getrandbits(k)`：返回`k`位的随机整数。例如：`random.getrandbits(32)` 13. `random.expovariate(lambd=1.0)`：返回指数分布的随机数，参数`lambd`默认为1.0。例如：`random.expovariate(0.5)` 14. `random.gauss(mu, sigma)`：返回高斯（正态）分布的随机数，平均值`mu`，标准差`sigma`。例如：`random.gauss(10, 2)` 15. `random.lognormvariate(mu, sigma)`：返回对数正态分布的随机数，平均值`mu`，标准差`sigma`。例如：`random.lognormvariate(2, 1)` 16. `random.normalvariate(mu, sigma)`：返回正态分布的随机数，平均值`mu`，标准差`sigma`。例如：`random.normalvariate(0, 1)` 17. `random.paretovariate(alpha)`：返回帕雷托分布的随机数，形状参数`alpha`。例如：`random.paretovariate(2)` 18. `random.vonmisesvariate(mu, kappa)`：返回冯·米塞斯分布的随机数，平均值`mu`，浓度参数`kappa`。例如：`random.vonmisesvariate(0, 1)` 19. `random.weibullvariate(alpha, beta)`：返回威布尔分布的随机数，形状参数`alpha`，尺度参数`beta`。例如：`random.weibullvariate(1, 2)` 20. `random.triangular(left, mode, right)`：返回三角分布的随机数，范围`left`到`right`，模式`mode`。例如：`random.triangular(1, 3, 5)` 21. `random.BPF`，`random.LOG4`，`random.NV_MAGICCONST`，`random.RECIP_BPF`，`random.SG_MAGICCONST`，`random.TWOPI`：这些是内部常量，不建议直接使用。 22. `random.SystemRandom()`：返回使用操作系统提供的源生成随机数的类，通常更安全，适用于密码生成等场合。在实际应用中，`random`模块的函数可以根据需求灵活组合，创建复杂且随机的行为。例如，模拟抛硬币游戏可以使用`random.randint(0, 1)`，生成随机颜色可以使用`random.choice(['red', 'blue', 'green'])`，随机选取并删除列表元素可以结合`random.choice()`和`list.remove()`。为了验证和展示随机数的分布特性，可以使用数据可视化库，如`matplotlib`和`seaborn`，绘制直方图、密度图等，以帮助理解生成的随机数行为。例如，使用`matplotlib`和`seaborn`来可视化`random.random()`生成的随机数分布。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = [random.random() for _ in range(10000)] sns.histplot(data, bins=50) plt.show() ``` 这将显示0到1之间随机浮点数的频率分布情况，有助于直观感受其均匀性。同样，对于其他分布的随机数，也可以通过类似方式查看其分布特性。

好的，以下是 Python 编写的函数来输出 1-100 的偶数和： ```python def sum_even_numbers(): total = 0 for i in range(2, 101, 2): total += i return total print(sum_even_numbers()) ``` 输出结果为：2550

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