array =[random.random() for i in range(100000)] 打印出数组变量中的第三大数字

可以使用heapq模块中的nlargest方法来找出数组变量中的第三大数字。

以下是具体的代码示例：

import heapq
import random

# 生成随机数组
array = [random.random() for i in range(100000)]

# 使用heapq的nlargest方法找出第三大数字
third_largest = heapq.nlargest(3, array)[-1]

# 打印结果
print("第三大数字为：", third_largest)

输出结果：

第三大数字为： 0.9998301213204226

相关问题

import numpy as npimport randomrandom_list = [random.randint(0, 9) for _ in range(88200)]np_array = np.array(random_list)这段代码得到的结果怎么变成浮点数类型

你可以使用 `astype()` 函数将 `np_array` 转换为浮点数类型的数组。具体来说，你可以将其转换为 `np.float32` 或 `np.float64` 类型的数组，具体的使用取决于你所需的精度和内存占用等因素。

下面是一个示例代码，将 `np_array` 转换为浮点数类型的数组：

import numpy as np
import random

random_list = [random.randint(0, 9) for _ in range(88200)]
np_array = np.array(random_list)

# 将 np_array 转换为浮点数类型的数组
np_float_array = np_array.astype(np.float32)

print(np_float_array)
print(np_float_array.dtype)

在这个例子中，我们将随机生成的 `np_array` 数组转换为浮点数类型的数组 `np_float_array`，使用 `np.float32` 作为数据类型。然后，我们打印 `np_float_array` 和 `np_float_array` 的数据类型，可以看到输出结果如下：

[1. 0. 3. ... 8. 9. 8.]
float32

因此，你可以使用 `astype()` 函数将 `np_array` 转换为浮点数类型的数组，并将其赋值给一个新的变量 `np_float_array`。

random_list = [random.randint(0, 9) for _ in range(88200)]得到的是numpy.ndarray类型吗

`random_list = [random.randint(0, 9) for _ in range(88200)]` 这行代码生成的是一个Python的List（列表）类型，而不是`numpy.ndarray`类型。

`numpy.ndarray`类型是NumPy库中的数组类型，它具有独特的属性和方法。相比之下，Python的List只是一种基本的序列类型。虽然两者都可以包含数字、字符串等数据类型，但是它们在语法和使用上有很大的区别。

如果你需要将Python的List转换为`numpy.ndarray`类型，可以使用NumPy库中的`array()`函数，将List作为其参数传入即可。例如：

import numpy as np
import random

random_list = [random.randint(0, 9) for _ in range(88200)]
np_array = np.array(random_list)

这段代码将随机生成的Python List转换为了`numpy.ndarray`类型，并将其赋值给了`np_array`变量。