in+random.uniform

时间: 2024-05-13 16:10:13 浏览: 97

Python3.5内置模块之random模块用法实例分析

### Python3.5内置模块之random模块用法详解 #### 概述 `random`模块是Python的标准库之一，提供了生成伪随机数的功能。在多种编程场景中都非常有用，例如模拟、游戏开发、数据测试等领域。本文将详细介绍`random`模块的基础用法，并通过具体的示例来帮助理解如何生成随机数和随机字符串。 #### 基础方法 1. **`random.random()`**：生成一个0到1之间的随机浮点数，但不包括1。 ```python print(random.random()) ``` 2. **`random.randint(a, b)`**：返回一个在指定范围`[a, b]`内的随机整数，包含两端的值。 ```python print(random.randint(1, 6)) ``` 3. **`random.randrange(start, stop[, step])`**：返回指定范围内的随机整数。如果指定了`step`参数，则返回的随机数会在`start`到`stop`之间按`step`的步长递增。 - 如果只提供一个参数，则视作`stop`，`start`默认为0。 - 如果提供了两个参数，则视为`start`和`stop`。 ```python print(random.randrange(1, 3)) print(random.randrange(0, 101, 2)) # 随机生成偶数 ``` 4. **`random.choice(seq)`**：从序列`seq`中随机选择一个元素。 ```python print(random.choice("hello")) print(random.choice([1, 2, 3, 4])) print(random.choice(("abc", "123", "liu"))) ``` 5. **`random.sample(population, k)`**：从`population`中随机选取`k`个不同的元素，返回一个新的列表。 ```python print(random.sample("hello", 3)) ``` 6. **`random.uniform(a, b)`**：生成一个在`[a, b]`范围内的随机浮点数。 ```python print(random.uniform(1, 10)) ``` 7. **`random.shuffle(x[, random])`**：原地修改列表`x`，打乱列表中元素的顺序。 ```python items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] print("洗牌前:", items) random.shuffle(items) print("洗牌后:", items) ``` #### 实际应用案例 ##### 生成随机验证码 **案例一：生成4位纯数字验证码** ```python import random def generate_numeric_code(): check_code = '' # 最终生成的验证码 for _ in range(4): # 4位长的纯数字验证码 cur = random.randint(0, 9) check_code += str(cur) return check_code print(generate_numeric_code()) ``` **案例二：生成4位混合型验证码（数字与大写字母组合）** ```python import random import string def generate_mixed_code(): check_code = '' for _ in range(4): cur = random.randint(0, 2) # 随机决定是数字还是字母 if cur == 0: tmp = str(random.randint(0, 9)) # 数字 else: tmp = random.choice(string.ascii_uppercase) # 大写字母 check_code += tmp return check_code print(generate_mixed_code()) ``` ### 小结以上介绍的是`random`模块的一些基本使用方法以及它们在实际应用中的案例。这些功能非常实用，在各种场景中都有着广泛的应用，比如在开发过程中用于测试数据的生成、加密算法中的随机数生成等。掌握好这些基础知识对于提升编程技能是非常有帮助的。希望本文能够对你学习Python中的`random`模块有所帮助。

`random.uniform(a, b)`是Python中random模块的一个函数，用于生成指定范围内的随机浮点数。它接受两个参数a和b，表示生成的随机数的范围是[a, b)。其中，a是范围的下界，b是范围的上界。 `in`是Python中的一个运算符，用于判断一个值是否在某个序列中。它可以用于字符串、列表、元组等可迭代对象。所以，`in+random.uniform`这个表达式是无效的，因为`in`和`random.uniform`是两个不同的概念。请提供更多信息或者明确你想要了解的内容，我会尽力帮助你。

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in+random.uniform

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import randomdef estimate_pi(num_throws): num_inside = 0 for i in range(num_throws): x = random.uniform(-1, 1) y = random.uniform(-1, 1) if x**2 + y**2 <= 1: num_inside += 1 pi_estimate = 4 * num_inside / num_throws return pi_estimateprint(estimate_pi(100000))

import random n = 1000000 # 抽样次数 count = 0 # 落入圆内的点数 for i in range(n): x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1) if x**2 + y**2 <= 1: count += 1 pi = 4 * count / n # 估算出的圆周率 print(pi)

解释这段代码： for t in range(N_gen): # 遍历解决方案 for i in range(N_pop): # Q[i] = Qmin + (Qmin - Qmax) * np.random.rand Q[i] = np.random.uniform(Qmin, Qmax) v[i] = v[i] + (Sol[i] - best) * Q[i] S[i]

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for i in range(n): x = random.uniform(0, 1) s += f(x）是什么意思

for agent in world.agents: agent.state.p_pos = np.random.uniform(-1, +1, world.dim_p) agent.state.p_vel = np.zeros(world.dim_p) agent.state.c = np.zeros(world.dim_c)

检查代码import random total=1000000 in_count=0 for i in range(total): x=random.uniform(0,1) y=random.uniform(0,1) dis=(x**2+y**2)**0.5 if dis<=1: in_count+=1 print('pi is:',4*in_count/total)

代码解释： for i in range(num_whales): leader_index = np.random.choice(range(num_whales), p=weights) direction = positions[leader_index] - positions[i] step = np.random.uniform() * direction positions[i] += step

numpy.random.uniform(0, 1, SearchAgents_no) * (ub[i] - lb[i]) + lb[i]

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