将随机数x,y,z放入x_list.append(np.array([x,y,z]))中

可以使用以下代码将随机数x、y、z放入x_list中：

import numpy as np

x = np.random.rand() # 生成一个随机数x
y = np.random.rand() # 生成一个随机数y
z = np.random.rand() # 生成一个随机数z

x_list = [] # 初始化一个空列表

# 将x、y、z组成数组，并添加到列表中
x_list.append(np.array([x, y, z]))

print(x_list) # 打印列表

输出结果如下：

[array([0.89823897, 0.08434868, 0.58104452])]

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot((0,0,2),(2,0,0),color="red") #plt.show() list_x=[] list_y=[] #写一个循环，列表里面写值 a=10000 for i in range(a+1): x=1/a*2*i list_x.append(x) #print(list_x) for i in range(a+1): y=(4-list_x[i]**2)**0.5 list_y.append(y) #print(y) plt.plot(list_x,list_y,color="red") #plt.show() import random huaxian_x=[] huaxian_y=[] random_num=random.randint(2,50) for i in range(random_num+1): x=1/random_num*2*i huaxian_x.append(x) #print(list_x) for i in range(random_num+1): y=(4-huaxian_x[i]**2)**0.5 huaxian_y.append(y) for i in range(random_num+1): plt.plot((huaxian_x[i],huaxian_x[i]),(0,huaxian_y[i]),color="red") plt.show() pi_x=[] pi_y=[] rand=random.randint(10_000_000,20_000_000) for i in range(rand+1): x=2/rand*i pi_x.append(x) for i in range(rand+1): y=(4-pi_x[i]**2)**0.5 pi_y.append(y) pi=0 for i in range(rand): pi=pi+(pi_y[i+1]+pi_y[i])*2/rand/2 print("pi:",pi)

好的，我来逐行解释这段代码：

import matplotlib.pyplot as plt

导入 `matplotlib` 库的 `pyplot` 模块，并将其命名为 `plt`，用于画图。

plt.plot((0,0,2),(2,0,0),color="red")

绘制一个由三个点组成的直线段，这三个点分别是 `(0, 2)`，`(0, 0)` 和 `(2, 0)`，并将其颜色设置为红色。

list_x=[]
list_y=[]

定义两个空的列表 `list_x` 和 `list_y`，用于存储数据。

a=10000
for i in range(a+1):
    x=1/a*2*i
    list_x.append(x)

通过循环，生成一个等差数列，将其存储到 `list_x` 中。具体来说，`range(a+1)` 生成一个从 0 到 a 的整数序列，`1/a` 计算出两个数之间的差值，`2*i` 计算出当前位置的偏移量，从而得到当前位置的值，并将其添加到 `list_x` 中。

for i in range(a+1):
    y=(4-list_x[i]**2)**0.5
    list_y.append(y)

通过循环，计算出每个位置对应的纵坐标，并将其存储到 `list_y` 中。具体来说，`(4-list_x[i]**2)**0.5` 计算出当前位置的纵坐标，从而得到当前位置的值，并将其添加到 `list_y` 中。

plt.plot(list_x,list_y,color="red")

绘制一个曲线，横坐标为 `list_x`，纵坐标为 `list_y`，并将其颜色设置为红色。

import random

导入 `random` 库，用于生成随机数。

huaxian_x=[]
huaxian_y=[]
random_num=random.randint(2,50)
for i in range(random_num+1):
    x=1/random_num*2*i
    huaxian_x.append(x)

通过循环，生成一个等差数列，将其存储到 `huaxian_x` 中。具体来说，`range(random_num+1)` 生成一个从 0 到 `random_num` 的整数序列，`1/random_num` 计算出两个数之间的差值，`2*i` 计算出当前位置的偏移量，从而得到当前位置的值，并将其添加到 `huaxian_x` 中。

for i in range(random_num+1):
    y=(4-huaxian_x[i]**2)**0.5
    huaxian_y.append(y)

通过循环，计算出每个位置对应的纵坐标，并将其存储到 `huaxian_y` 中。具体来说，`(4-huaxian_x[i]**2)**0.5` 计算出当前位置的纵坐标，从而得到当前位置的值，并将其添加到 `huaxian_y` 中。

for i in range(random_num+1):
    plt.plot((huaxian_x[i],huaxian_x[i]),(0,huaxian_y[i]),color="red")

通过循环，绘制多个垂直于 x 轴的线段，每个线段的两个端点分别为 `(huaxian_x[i], 0)` 和 `(huaxian_x[i], huaxian_y[i])`，并将其颜色设置为红色。

plt.show()

展示所有绘制的图形。

pi_x=[]
pi_y=[]
rand=random.randint(10_000_000,20_000_000)
for i in range(rand+1):
    x=2/rand*i
    pi_x.append(x)

通过循环，生成一个等差数列，将其存储到 `pi_x` 中。具体来说，`range(rand+1)` 生成一个从 0 到 `rand` 的整数序列，`2/rand` 计算出两个数之间的差值，`i` 计算出当前位置的偏移量，从而得到当前位置的值，并将其添加到 `pi_x` 中。

for i in range(rand+1):
    y=(4-pi_x[i]**2)**0.5
    pi_y.append(y)

通过循环，计算出每个位置对应的纵坐标，并将其存储到 `pi_y` 中。具体来说，`(4-pi_x[i]**2)**0.5` 计算出当前位置的纵坐标，从而得到当前位置的值，并将其添加到 `pi_y` 中。

pi=0
for i in range(rand):
    pi=pi+(pi_y[i+1]+pi_y[i])*2/rand/2

通过循环，计算出圆的面积，并根据其面积公式 $S = \pi r^2$，计算得到圆周率 $\pi$ 的近似值。

print("pi:",pi)

输出计算得到的圆周率 $\pi$ 的值。

优化这段代码：def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] for i in range(model.n_select): f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])

下面是优化后的代码：

def selectSol(model):
    n_select = model.n_select
    sol_list = model.sol_list[:]
    model.sol_list.clear()
    for _ in range(n_select):
        f1, f2 = random.sample(sol_list, 2)
        selected = f1 if f1.fitness < f2.fitness else f2
        model.sol_list.append(selected)

优化的内容如下：

1. 用列表切片操作代替了深拷贝，节省了时间和空间；
2. 使用了 `random.sample` 函数，避免了两次随机数取值出现相同的问题；
3. 使用了 `_` 代替了循环变量 `i`，因为在循环内部并没有使用到 `i`；
4. 用 `clear` 方法代替了赋空列表，更加简洁明了。