这是我暑假时候在教python的列表部分，自己的题目做完了，于是在晚上找了一些题目，下面是我教案上的截图。#Python入门教程#题目：去重和排序，来源于网络，但是发题人做得不对，所以拿来跟大家分享。明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查，为了实验的客观性，他先用计算机生成了N个1～1000 之间的随机整数(N<=1000),N是用户输入的，对于其中重复的数字，只保留一个，把其余相同的数
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2023-07-28 17:39:55
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利用Python实现产生无重复随机数字今天在和朋友聊天时朋友提出了上面这个问题：如何利用Python产生一串无重复的随机数字，注意所产生的数字必须是无重复且随机的。我们知道产生随机数，Python有一个模块是random，只需要import random然后调用其方法就可以了，但是如何做到无重复呢？下面是我们总结的几种可行的方法，其中最后一种方法的做法十分巧妙，建议读者思考和理解。实现random
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2023-06-14 09:05:31
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# 导入random（随机数）模块
import random
print(random.randint(0, 9))随机生成0到9之内的数字，注意是整数以下黄色在单独使用时需要调用 randomimport random产生一个 1 到 10 的随机整数:random.randint(1,10)产生一个 0 到 1 的随机浮点数:random.random()产生一个 1.1 到 5.4 之间的
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2023-07-01 12:02:57
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目的Python中内置了一个random库，用来产生随机数其内置的算法为梅森算法（Mersenne Twister）梅森算法具体内容可见：我们今天要关心的是梅森算法，也就是预测随机数首先简单了解一下什么是梅森算法梅森旋转算法可以产生高质量的伪随机数，并且效率高效，弥补了传统伪随机数生成器的不足。梅森旋转算法的最长周期取自一个梅森素数:由此命名为梅森旋转算法。常见的两种为基于32位的MT1993
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2023-07-29 20:23:12
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1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组，参数建议是整数型，因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。
import numpy as np
>>> np.random.rand(10)
array([ 0.89103033, &nbs
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2023-05-26 13:08:38
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Python数据分析入门日记Day5——科学技术库Numpy：生成随机数今天学习了在Numpy中生成随机数，主要运用到random模块，这是关于学习Python科学数据库Numpy的最后一天啦，内容很轻松。1、random.rand()利用random.rand()函数，可以生成在0~1范围内满足均匀分布的随机数。在“()”中输入数字4，将生成4个数字，满足均匀分布。若要生成满足均匀分布的二维数组
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2023-08-26 13:29:16
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这个模块中的随机数是伪随机数，不能应用于安全加密，如果你需要一个真正的密码安全随机数，你需要使用os.urandom()或者random模块中的SystemRandom类来实现random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0random.uniformrandom.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随
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2024-06-03 12:37:35
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一、Python标准库中的random函数import random1.random.random()用于生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.02.random.randint(start,stop)随机生成[start,stop]区间内的整数3.random.uniform(start,stop)填补random()的缺陷，可以设置两个参数，下限和上限，生成区间内的分
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2023-05-26 21:02:06
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import random...
def main():
a = random.Random()
a.seed(1)
print a.random()这样就可以通过种子取得固定随机值了网上很多只写了一半，导致random.seed(..)调用总报错。。
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2023-06-20 15:22:11
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文章目录前言一、随机数种子二、生成随机数1.random()2.ranint(a,b)3.randrange(start,stop [,step])4.getrandbits(k)三、生成随机序列1.choice(seq)2.samplex(序列,k)3.shuffle(x[,random]) 前言生成随机数一般使用的就是random模块下的函数，生成的随机数并不是真正意义上的随机数,而是对随机
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2023-08-28 15:33:46
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使用random库：import random-基本随机数函数：seed()、random()-扩展随机数函数：randint()、getrandbits()、uniform()、randrange()、choice()、shuffle()
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2023-07-10 18:28:19
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需要的库：import sysimport time sys.setrecursionlimit(1000000) #手动设置递归深度,如果不设置,当数字取多一些时,快速排序,归并函数因为利用了递归, 会溢出,报错 首先先建立一个函数得出1000个大小在（0，9999）之间的随机数# 随机生成0-10000之间的数值
def getrandata(num):
a =
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2023-08-09 17:09:38
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1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组，参数建议是整数型，因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。importnumpy as np>>> np.random.rand(10)
array([0.89103033, 0.60550521, 0
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2023-06-19 13:30:51
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第四周python学习笔记和做的一些习题 （python编程快速上手——让繁琐工作自动化）第七章节贪心和非贪心匹配Python 的正则表达式默认是“贪心”的，这表示在有二义的情况下，它们会尽 可能匹配最长的字符串。花括号的“非贪心”版本匹配尽可能最短的字符串，即在结束的花括号后跟着一个问号。注：问号在正则表达式中可能有两个含义：声明非贪心匹配、表示可选的分组。findall()方法除了search
# 在Python中使用随机数种子
在编程和数据科学中，生成随机数是一项常见的任务。随机数种子（Random Seed）用于初始化随机数生成器，使得每次运行程序时都能生成相同的随机数序列。这在调试和复现结果时特别有用。本文将详细介绍如何在Python中实现随机数种子的设置及使用。
## 实现流程
下面是使用Python实现随机数种子的步骤。我们可以用表格来描述整个流程：
| 步骤编号 |
原创
2024-09-15 05:04:03
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随机种子random.seed(num)num为空时为真随机，num为一个固
原创
2022-11-18 16:00:56
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# Python随机数列
随机数在计算机科学和统计学中扮演着重要的角色。它们被广泛应用于模拟、密码学、游戏开发等领域。Python提供了强大而灵活的随机数生成工具，使得生成和处理随机数变得简单而直观。
## 生成随机数
在Python中，我们可以使用内置的`random`模块来生成随机数。`random`模块提供了许多生成随机数的函数，包括生成随机整数、随机浮点数和随机选择元素等。
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原创
2023-08-23 12:44:32
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在本节中，我们将学习如何使用random模块(random)在Python中生成随机数和数据。该模块为各种分布(包括整数，浮点数(实数))实现了伪随机数生成器。本文的目标：以下是我们将在本文中介绍的常见操作的列表。为各种分布生成随机数，包括整数和浮点数。随机抽样并从总体中选择元素。random模块的功能。随机播放序列数据。播种随机生成器。生成随机字符串和密码。使用秘密模块的加密安全随机生成器。生成
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2023-07-04 10:26:04
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随机数在实际生活中，随机数的应用范围非常广，包括物理仿真、统计采样、密码学、博彩等。获 得随机数的方法一般有2种，一种是基于物理现象由硬件产生，得到真随机数；另一种是由数值算法产生，得到伪随机数。对于很多应用，如仿真来说，数值方法是 最好的，因为数值方法得到的随机数并不是随机的，但是这些数看起来足够随机，并且随机数之间无关联，符合中心极限定理。更重要的是，这种方法很快并且占用 内存很少。在很多场合
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2023-11-21 08:40:20
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前言： 在此总结python中常见用于生成随机数、随机数组、随机小数、随机数列表等的各种方法，会持续更新！！！ 目前使用的库函数为：random库numpy库… 文章目录一、random库生成随机*1.1生成随机整数1.2生成随机浮点数1.3随机选择1.4生成随机数列表二、numpy.random库生成随机数组2.1产生随机数组2.2 排序操作2.3 随机数生成器 一、random库生成随机*ra
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2023-08-29 21:09:09
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