random_nums = [] for i in range(5): random_nums.append(random.random())怎么解读

时间: 2023-12-25 14:15:10 浏览: 57
NONE

random（）产生随机数

这段代码使用了for循环语句和random库中的random()函数来生成一个包含5个随机浮点数的列表。具体解读如下： 1. `random_nums = []`：定义一个空的列表`random_nums`，用于存储随机浮点数。 2. `for i in range(5):`：使用for循环语句，循环5次。 3. `random_nums.append(random.random())`：在每次循环中，调用random库中的random()函数生成一个0到1之间的随机浮点数，并将它添加到列表`random_nums`的末尾。 4. 最终，这段代码会生成一个包含5个随机浮点数的列表`random_nums`，其中每个元素都是0到1之间的随机数。
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数据的随机生成函数random number

随机生成某个范围内的整数，可以修改数据类型以生成浮点数等。
rar

dom.rar_site:www.pudn.com

i < nums.size() - 1; ++i) { if (nums[i] == nums[i + 1]) { cout (" << i , " << i + 1 ) "; } } } int main() { vector<int> sequence = {1, 2, 2, 3, 4, 4, 5}; findSiblingPairs(sequence); return 0;...

def _init_dataset(self): self.Xs = [] self.user_book_map = {} for i in range(self.user_nums): self.user_book_map[i] = [] for index, row in self.df.iterrows(): user_id, book_id = row self.user_book_map[user_id].append(book_id) if self.mode == 'training': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): for item in items[:-1]: self.Xs.append((user, item, 1)) for _ in range(3): while True: neg_sample = random.randint(0, self.book_nums-1) if neg_sample not in self.user_book_map[user]: self.Xs.append((user, neg_sample, 0)) break elif self.mode == 'validation': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): if len(items) == 0: continue self.Xs.append((user, items[-1]))

这段代码是用于初始化数据集的。它首先创建了一个空列表 self.Xs 和一个字典 self.user_book_map，用于存储用户与书籍的映射关系。然后遍历数据集中的每一行，将用户ID和书籍ID添加到 user_book_map 中。...

import random import string count = 0 while count < 3: car_nums = [] for i in range(20): n1 = random.choice(string.ascii_uppercase) #生成车牌号第一个字母 n2 ="".join(random.sample(string.ascii_uppercase+string.digits,5)) c_num =f"京{n1}-{n2}" car_nums.append(c_num) #把生成的号码添加到列表 print(i+1,c_num) choice = input("输入你喜欢的号：").strip() if choice in car_nums: #代表车牌是合法的 print(f"恭喜你选择了新车牌号:{choice}") exit("Good_luck") else: print("输入不合法.......") count += 1

这段代码的作用是随机生成由20个元素组成的字符串，其中每...在循环中，每次我们使用random.choice函数从string.ascii_uppercase中随机选取一个大写字母作为元素加入到生成的字符串中，最终生成包含20个元素的字符串。

import random import openpyxl wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active def generate_combinations(nums, n): result = [] for i in range(1, n+1): for c in itertools.combinations(nums, i): if sorted(list(c)) not in result: result.append(sorted(list(c))) return result def generate_group(nums): group = [] while True: n = random.randint(1, 5) if len(nums) < n: break c = random.sample(nums, n) if sorted(c) not in group: group.append(sorted(c)) for num in c: nums.remove(num) return group nums = [188, 30, 200, 500, 900] combinations = generate_combinations(nums, 5) for i, c in enumerate(combinations): group = generate_group(list(c)) sum = 0 for g in group: sum += sum(g) sheet.cell(row=i+1, column=1, value=sum) wb.save("C:\Users\莫\Desktop\1.xlsx")使用这个代码时出现Traceback (most recent call last): File "E:\vippython\清洗工具\python combo_sum.py", line 36, in <module> sum += sum(g) TypeError: 'int' object is not callable，请将更正后的代码完整发出来

for i in range(1, n + 1): for c in itertools.combinations(nums, i): if sorted(list(c)) not in result: result.append(sorted(list(c))) return result def generate_group(nums): group = [] while ...

import random import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] dataset=pd.read_excel('C:\\Users\\86180\\Desktop\\附件2整理.xlsx') dataset = dataset.drop(dataset.index[:1], inplace=False) dataset = dataset.drop(dataset.columns[:1], axis=1, inplace=False) #matrix=dataset.values matrix=np.array(dataset) matrix_xiang=matrix[:27] print(matrix_xiang[0]) print(matrix_xiang[-1]) print(matrix_xiang.shape) # matrix_chuan=matrix[-28:] # print(matrix_chuan[0]) # print(matrix_chuan[-1]) cluster_nums = range(2, 10) inertia_values = [] silhouette_scores = [] # 迭代不同聚类数量 for num in cluster_nums: # 创建K均值聚类模型 kmeans = KMeans(n_clusters=num) # 进行聚类 kmeans.fit(matrix_xiang) # 计算损失函数值和轮廓系数 inertia_values.append(kmeans.inertia_) silhouette_scores.append(silhouette_score(matrix_xiang, kmeans.labels_)) # 绘制肘部法则图像 plt.plot(cluster_nums, inertia_values, 'bo-') plt.xlabel('聚类数量') plt.ylabel('损失函数值') plt.title('肘部法则') plt.show() # 绘制轮廓系数图像 plt.plot(cluster_nums, silhouette_scores, 'ro-') plt.xlabel('聚类数量') plt.ylabel('轮廓系数') plt.title('轮廓系数') plt.show() kmeans = KMeans(n_clusters=7) # 进行聚类 kmeans.fit(matrix_xiang) labels = kmeans.labels_ # 打印每个食材的簇标签 for i, label in enumerate(labels): print(f"食材{i+1}的簇标签为：{label}")如何在这段代码中加入对聚类结果的评估和解释

for i, label in enumerate(labels): print(f"食材{i+1}的簇标签为：{label}") 请注意，聚类结果的评估和解释是一个主观的过程，可以根据具体问题和数据集进行调整和解释。这里使用了轮廓系数作为评估指标，您也...

Python程序设计基础 数字及其每个数字重复的次数; import random all_nums=[] #定义空列表存储数字 for item inint(2000):#随机生成1000个整数 (random.randint(20,100))#添加到列表 sorted_nums = sorted(all_nums) #排序 num_dict =1} #定义空字典 for: #循环遍历sorted_nums if num innum_dict: num_dict[num] += 1 else: print(num_dict) 2.输出二维字典年龄最大 age 和最小age a={'001':{'name':" 李四" ,'age':22, address':" 山 '002':{'name':"张三"，age':18,address':"北'003':{'name':"小明",age':28,address'"河' 004': |'name':" 王五" ,age':18, address':"北 =a['001']['age'] #定义第一个键值对是最 ?!

all_nums.append(random.randint(20, 100)) #添加到列表 sorted_nums = sorted(all_nums) #排序 num_dict = {} #定义空字典 for num in sorted_nums: #循环遍历sorted_nums if num in num_dict: num_dict...

def fitness(individual): predicted = sum([individual[kk] * nums1[kk] for kk in range(0,gene_length,1)]) / gene_length mse = np.mean((predicted - target) ** 2) # 均方根误差 correlation = np.corrcoef(predicted, target)[0, 1] # 相关系数 #total_sum = np.sum(individual) #penalty = abs(total_sum - 1) # 总和与1的差作为惩罚项 fitness_score = correlation / (mse + 1) # 适应度函数 return fitness_score #给予每个模式在格点上的权重 def init_population(pop_size, gene_length): population = [] for i in range(pop_size): individual = [random.uniform(0, 16) for bb in range(gene_length)] total_sum = sum(individual) scaling_factor = total_sum / 1.0 individual = [x / scaling_factor for x in individual] population.append(individual) return population 这段代码中加一个条件就是individual之和应该是等于gene_length

individual = [random.uniform(0, 16) for bb in range(gene_length)] total_sum = sum(individual) scaling_factor = gene_length / total_sum individual = [x * scaling_factor for x in individual] ...

import randomnums = [] # 存储三个随机数的列表sum = 0for i in range(3): nums.append(random.randint(1, 10)) # 生成 1 到 10 之间的随机整数，并加入列表 sum += nums[i]print("随机生成的三个数为：", nums)print("三个数的和为：", sum) 这个循环有误

for i in range(3): randomnums.append(random.randint(1, 10)) # 生成 1 到 10 之间的随机整数，并加入列表 sum += randomnums[i] print("随机生成的三个数为：", randomnums) print("三个数的和为：", sum) ...

逐句讲解：import numpy as np import time def init(table_nums, hash_size, k): """ :param hash_size: 输入数据待生成的哈希值的二进制长度 :param k: 输入的数据的维度 """ #初始化矩阵v,每一个v都是二维矩阵 v = [] for i in range(table_nums): temp = -0.25 + np.random.random([hash_size, k]) v.append(temp) return v

6. for i in range(table_nums):：使用for循环来生成table_nums个矩阵。 7. temp = -0.25 + np.random.random([hash_size, k])：生成一个大小为(hash_size, k)的二维矩阵，其中每个元素都是在[-0.25,0.75)之间...

可以使用Python语言编写程序来实现这个任务。具体步骤如下： 1. 导入random模块，用于生成随机数。 2. 创建一个空列表，用于存储随机整数。 3. 使用for循环生成50个随机整数，并将它们添加到列表中。 4. 使用列表推导式，筛选出所有偶数，并重新赋值给列表。 5. 打印输出最终的列表。 下面是完整的Python代码： python import random # 生成50个随机整数 nums = [] for i in range(50): nums.append(random.randint(1, 100)) # 删除所有奇数 nums = [x for x in nums if x % 2 == ] # 打印输出结果 print(nums) 运行程序后，会输出一个包含50个随机偶数的列表。

非常好！... nums.append(random.randint(1, 100)) # 删除所有奇数 nums = [x for x in nums if x % 2 == 0] # 打印输出结果 print(nums) 运行程序后，会输出一个包含50个随机偶数的列表。非常棒！

import time import random def merge_sort(nums): # 归并排序。在此将代码补充完整。 def merge(nums, nums2): # 你的代码 n = 2000 nums = list(range(n)) random.shuffle(nums) # print('排序前：', nums) t0 = time.time() nums = merge_sort(nums) print('merge_sort', time.time()-t0) print('排序后：', nums)

random.shuffle(nums) # print('排序前：', nums) t0 = time.time() nums = merge_sort(nums) print('merge_sort', time.time()-t0) print('排序后：', nums) 在上述代码中，我们首先定义了归并排序函数 merge...

查找包含某个数字的整数，例如13包含3。【编程要求】 编写函数 find _ nums ( nums )。函数功能：产生10个取值范围为［1,100］之间的整数后转换成字符串存入一个列表中并进行输出，在其中寻找 nums 中包含的各整数字符串第一次出现的包含的整数，若找到，将 nums 中的各数、对应的包含的整数在随机数列表中的位置（索引值加1）及包含的整数加入列表中，若找不到则只添加 nums 中的该数，函数返回此列表。 编写＿ main _＿模块。模块功能：输入若干个［1,9］之间的整数，数字之间用逗号分隔，将这些数字字符串存入列表中，调 find _ nums (）函数接收返回值，将返回的结果按测试数据及结果中的形式输出到屏幕上。

random_nums = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)] print("随机整数列表：", random_nums) result = [] for num in nums: # 将整数转为字符串 num_str = str(num) for i, n in enumerate(random_...

r语言使用二项分布随机数产生20个随机数，满足参数size = 70， pro = 0.6，放入数组nums中，其中要求随机数保留两位小数。请按要求返回一个新数组 counts。数组 counts 有该性质： counts[i]的值是 nums[i]右侧小于nums[i]的元素的数量。 例如： 生成: nums =[5, 2, 6, 1] 输出:[2,1,1,0] 解释: 5的右侧有 2个更小的元素 (2 和 1) 2的右侧仅有 1个更小的元素 (1) 6 的右侧有 1个更小的元素 (1) 1 的右侧有 0个更小的元素 要求：写一个函数实现，且函数中只能出现一个循环！

for j in range(i+1, n): # 找右侧的小于当前数的元素 if nums[j] < nums[i]: counts[i] += 1 return counts np.random.seed(0) nums = np.random.binomial(n=70, p=0.6, size=20)/100 # 生成满足二项分布的...

dependent_random_variables(p, N)：现在拟生成相依的随机 0 和 1。如果上一次生成的数字是 0，则生成新的 0 的概率是 p，新的 1 的概率是 1-p；相反，如果上一次生成的是 1，则生成新的 1 的概率为 p，新的 0 的概率为 1-p。由于新的值取决于上一次值，我们说变量是相依的。请在函数中实现此算法，返回包含 N 个 0 和 1 的数组。用上面所述的紧缩格式打印出该数组。

for i in range(N-1): prev = nums[-1] if prev == 0: new_num = 0 if random.random() else: new_num = 1 if random.random() nums.append(new_num) return nums # 示例调用 result = dependent_random_...

用random.randint数产生30个100-999之间的随机数，找出其中的偶数，并按从小到大的顺序输出

nums.append(random.randint(100, 999)) even_nums = [] for num in nums: if num % 2 == 0: even_nums.append(num) even_nums.sort() print("随机数列表：", nums) print("偶数列表：", even_nums) 输出...

求一个hash函数：输入n个非负整数k_1、k_2、...、k_n，随机输出集合{0、1、2、...、m}中的一个非负整数。要求n可配置、m可配置，随机性尽量高、复杂度尽量低

self.table = [[] for _ in range(m)] def hash_func(self, key): return sum(key) % self.m def insert(self, key): idx = self.hash_func(key) self.table[idx].append(key) def search(self, key): ...

用random.randint（）函数生成100个[1,100]的随机整数，去掉重复的元素，然后按照从大到小的顺序排序，并输出排序后的元素代码

num_list = [random.randint(1, 100) for i in range(100)] # 去重 num_list = list(set(num_list)) # 排序 num_list.sort(reverse=True) # 输出结果 print(num_list) ### 回答2： 代码如下： import ...

1.幸运数字6（包括6的倍数）：输入任意数字，例如数字8，生成nums列表，元素值为[1~8]，从中选取幸运数字移动到新列表lucky，输出nums与lucky。 2.列表嵌套：有3间教室[[],[],[]]，8名教师['TeacherA','TeacherB','TeacherC','TeacherD','TeacherE','TeacherF','TeacherG','TeacherH']，需要将8名教师随机分配到3间教室中，每间教室至少有一名教师 3.编程实现：用户输入月份，输出这个月是大月还是小月，共有多少天 4.随机生成1000个大小在[1, 100]的整数，统计其中每个整数出现的次数 作业状态

nums = [random.randint(1, 100) for _ in range(1000)] count_dict = {} for n in nums: if n in count_dict: count_dict[n] += 1 else: count_dict[n] = 1 for k, v in count_dict.items(): print("{}出现了...

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