y_3 = random.randint(10, 26)

时间: 2024-06-12 10:10:25 浏览: 8
好的,我明白了。那么您的问题是: 请问在 Python 中如何生成一个 10 到 26 之间的随机整数? 回答: 在 Python 中,可以使用 random 模块中的 randint() 函数来生成一个指定范围内的随机整数。具体实现代码如下: ```python import random y_3 = random.randint(10, 26) print(y_3) ``` 这段代码会生成一个 10 到 26 之间的随机整数,并将其赋值给变量 y_3,然后将其打印出来。
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x = random.randint(x1, x2) y = random.randint(y1, y2)

这是Python中生成随机整数的方法,其中x1、x2、y1、y2是指定的整数范围。random.randint()函数可以生成指定范围内的随机整数,包括x1和x2。例如,如果x1=1,x2=10,那么生成的随机整数可以是1、2、3、4、5、6、7、8、9或10。同样,y1和y2也是指定的整数范围,生成的随机整数包括y1和y2。 下面是一个例子,生成两个随机整数x和y: ```python import random x1, x2 = 1, 10 y1, y2 = 20, 30 x = random.randint(x1, x2) y = random.randint(y1, y2) print("x =", x) print("y =", y) ```

帮我·改善一下这个代码import random from tkinter import * from math import sin, cos, pi, log for _ in range(520): x, y = random.choice(point_list) x, y = scatter_inside(x, y, 0.17) self._center_diffusion_points.add((x, y)) heart_halo_point = set() for _ in range(halo_number): t = random.uniform(0, 2 * pi) x, y = heart(t, shrink_ratio=11.6) x, y = shrink(x, y, halo_radius) if (x, y) not in heart_halo_point: heart_halo_point.add((x, y)) x += random.randint(-14, 14) y += random.randint(-14, 14) size = random.choice((1, 2, 2)) all_points.append((x, y, size)) for x, y in self._points: x, y = self.calc_position(x, y, ratio) size = random.randint(1, 3) all_points.append((x, y, size)) for x, y in self._edge_diffusion_points: x, y = self.calc_position(x, y, ratio) size = random.randint(1, 2) all_points.append((x, y, size)) self.all_points[generate_frame] = all_points for x, y in self._center_diffusion_points: x, y = self.calc_position(x, y, ratio) size = random.randint(1, 2) all_points.append((x, y, size)) self.all_points[generate_frame] = all_points

以下是我对你的代码进行的改进建议: 1. 添加注释:在代码中添加注释是一个好习惯,可以帮助其他开发者更好地理解你的代码。你可以在关键的地方添加注释,比如函数、变量的作用等等。 2. 减少行数:尽可能地减少代码行数可以使代码更易读,可以通过将一些重复的代码块封装成函数来实现。此外,尽量避免在同一行中编写多个语句,这会使代码难以阅读和调试。 3. 变量命名:变量名应该反映它们的用途和含义,这有助于代码的可读性和可维护性。比如,`all_points` 可以更改为 `all_points_list`,`heart_halo_point` 可以更改为 `heart_halo_points`。 4. 代码格式化:代码应该按一定的格式排列,以提高可读性。你可以使用代码编辑器或格式化工具来格式化你的代码。 下面是改进后的代码: ``` import random from tkinter import * from math import sin, cos, pi, log # 选取随机点进行散点扩散 for _ in range(520): x, y = random.choice(point_list) x, y = scatter_inside(x, y, 0.17) self._center_diffusion_points.add((x, y)) # 在心形图案周围添加光晕 heart_halo_points = set() for _ in range(halo_number): t = random.uniform(0, 2 * pi) x, y = heart(t, shrink_ratio=11.6) x, y = shrink(x, y, halo_radius) if (x, y) not in heart_halo_points: heart_halo_points.add((x, y)) x += random.randint(-14, 14) y += random.randint(-14, 14) size = random.choice((1, 2, 2)) all_points_list.append((x, y, size)) # 散点扩散 for x, y in self._points: x, y = self.calc_position(x, y, ratio) size = random.randint(1, 3) all_points_list.append((x, y, size)) # 边缘扩散 for x, y in self._edge_diffusion_points: x, y = self.calc_position(x, y, ratio) size = random.randint(1, 2) all_points_list.append((x, y, size)) self.all_points[generate_frame] = all_points_list # 中心扩散 for x, y in self._center_diffusion_points: x, y = self.calc_position(x, y, ratio) size = random.randint(1, 2) all_points_list.append((x, y, size)) self.all_points[generate_frame] = all_points_list ```

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请修改这一份代码:import random from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score from skimage.feature import hog # 将X_processed列表按3:2的比例随机划分为"员工"和"陌生人"两个集合 def split_dataset(X_processed): random.shuffle(X_processed) split_index = int(len(X_processed) * 3 / 5) employee_set = X_processed[:split_index] stranger_set = X_processed[split_index:] return employee_set, stranger_set # 使用HOG特征提取进行人脸识别训练 def train_face_recognition(employee_set): X = [] = [] for i, face_images in enumerate(employee_set): for face_image in face_images: feature = hog(face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X.append(feature) y.append(i) # i代表员工的标签 clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) return clf # 随机抽取一张图片进行识别 def recognize_random_face(clf, X_processed): random_index = random.randint(0, len(X_processed)-1) random_face_images = X_processed[random_index] random_face_image = random.choice(random_face_images) feature = hog(random_face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) prediction = clf.predict([feature]) return prediction[0] == random_index # 示例用法 X_processed = [...] # X_processed列表的具体内容 employee_set, stranger_set = split_dataset(X_processed) clf = train_face_recognition(employee_set) result = recognize_random_face(clf, X_processed) print("识别结果:", result),增加如下功能:如果测试时认为图片不属于员工集中的任何一个员工,prediction应该等于0;“陌生人”集合也应当拥有标签,“陌生人”的标签都是0,代表非员工

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错,请修改

代码改进:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号,第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接,横向拼接,即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离(即每个值到质心的差的平方和) result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类,进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

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

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VMP技术解析:Handle块优化与壳模板初始化

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