random —- 生成伪随机数该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。对于整数，从范围中有统一的选择。 对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实数轴上，有计算均匀、正态(高斯)、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数。 为了生成角度分布，可以使用 von Mises 分布。几乎所有模块函数都依赖于基本函数 random() ，它在半开放
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2024-02-23 10:59:07
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Python choice() 函数描述choice() 方法返回一个列表，元组或字符串的随机项。语法以下是 choice() 方法的语法:import randomrandom.choice( seq )注意：choice()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。参数seq -- 可以是一个列表，元组或字符串。返回值返回随机项。实例以下展示了
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2020-11-21 02:24:05
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随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。choice(seq) 函数 choice() 方法返回传入参数中的随机元素，传入参数可以是一个字符串、列表或者元组。 注意：choice()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。import random
res1
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2023-08-08 10:32:24
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# Python是伪代码吗？
在编程教育和计算机科学的讨论中，常常会听到“Python是伪代码”的说法。这种说法的背后，既有事实依据，也存在误区。本文将探讨Python的实际用途、其与伪代码的关系，并通过代码示例、流程图和状态图来加深理解。
## 什么是伪代码？
伪代码是一种非正式的计算机程序设计语言，旨在便于人类理解和表达算法。伪代码并不遵循任何特定的语法规则，因此，它更接近于我们的自然语
提示： python-伪随机数生成器先介绍一下随机数和随机数生成器： 随机数源于现实生活–使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。 产生这些随机数的方法有很多种，而这些产生随机数的方法就称为随机数生成器。像前面说的由物理现象所产生的随机数发生器叫做物理性随机数发生器。对于计算机而言，要真正做到随机是极其困难的。 所以通常使用的是伪随机数。 由固定的算法实现的，是
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2023-12-07 01:07:15
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9.6. random- 生成伪随机数源代码： Lib / random.py该模块为各种分布实现伪随机数生成器。对于整数，从范围中有统一的选择。对于序列，存在随机元素的统一选择，用于生成列表的随机排列的函数，以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实线上，有计算均匀，正态（高斯），对数正态，负指数，伽马和贝塔分布的函数。为了生成角度分布，可以使用von Mises分布。几乎所有模
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2023-11-24 11:01:06
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【伪随机数】真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。【二项分布】若某事件概率为p，每次试验相互独立，结果只有发生与不发生两种（伯
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2024-01-02 10:36:29
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文章目录3.1.2 随机变量及其分布3.1.3 随机变量的数字特征 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')3.1.2 随机变量及其分布# 随机种子 → 种子
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2024-04-12 14:17:04
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该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。对于整数，从范围中有统一的选择。 对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实数轴上，有计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数。 为了生成角度分布，可以使用 von Mises 分布。几乎所有模块函数都依赖于基本函数 random() ，它在半开放区间 [0.
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2024-05-30 09:21:52
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目录22、python生成随机数：uniform(), randint(), gauss(), expovariate()22.1 模块：random内建模块，伪随机数生成器22.2 播种随机数，即用随机数种子seed控制随机数22.3 在已知的范围内生成随机数，例如[2, 5]，那就可以random.random()*3 + 2, uniform(2,5), randint(2,5)22.4 从
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2023-08-02 20:52:36
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流程控制
概念：在程序设计中，我们根据需求所编写的程序会遵从一定的业务逻辑（功能实现的思路和体现），比如判断登录状态，查找某个学生的信息等。流程控制指的是代码运行逻辑，分支走向，循环控制，是真正体现程序执行顺序的操作。流程控制可分为顺序执行，条件判断和循环控制。伪代码：是一种算法描述语言，通俗的讲就是使用中文将程序写出来。
作用：使被描述的算法或者逻辑可以容易的以任何一种编程语言实
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2023-10-02 11:27:00
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1.random.random() 返回0<=n<1之间的随机实数n 2. random.uniform() 弥补了上面函数的不足，它可以设定浮点数的范围，一个是上限，一个是下限。 3. random.randint() 随机生成一个整数int类型，可以指定这个整数的范围，同样有上限和下限值 4.
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2019-03-28 11:44:00
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1.随机数随机数可以分为伪随机和真随机1.1伪随机计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就是固定的。伪随机数是用确定性的算法计算出来自指定范围内均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值（种子）不变，那么伪随机数的数序也不变。伪随机数可以用计算机
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2023-08-25 23:09:56
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## 如何用 Python 生成不重复的随机整数
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在 Python 中生成不重复的随机整数。这对于初学者来说可能有些困难，但是只要按照以下步骤操作，你就能轻松地完成这个任务。
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个生成不重复随机整数的流程。
```mermaid
erDiagram
生成不重复的随机整数 {
+ 创
原创
2024-05-02 06:24:56
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如何实现“python从数组里随机取出numpy choice”
## 1. 介绍
在本文中，我们将学习如何使用Python中的numpy库来实现从数组中随机选择元素的功能。具体来说，我们将使用numpy中的choice函数来实现这一功能。在开始之前，我们先来了解一下numpy和choice函数的基本概念。
- numpy：numpy是一个用于数值计算的Python库，它提供了高性能的多维数组
原创
2024-02-12 07:29:09
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1 . 概念1.1 真、伪随机数大部分的计算机语言都会提供 API 生成随机数，此类 API 称为随机数生成器。计算机可以用随机数模拟现实世界中的各种随机概率问题，没有随机生成器的编程语言不是“好语言”。什么是真随机数？现实世界中的随机数：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种物理现象所生成的随机数，我们称其为真随机数。 这样的随机数生成器
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2023-07-05 22:16:43
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2024-01-14 19:35:09
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以Python 3.x版本为主知识点：随机函数，需要在程序开头引入random模块随机函数编号函数说明1choice(x)获取一组序列的随机值，random.choice(range(10))，从0~9中随机获取一个，x可以为元组、列表和字符串代码如下#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-# Feb 12, 2022 11:00 AMimport ran
原创
2022-03-07 08:16:09
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在程序设计中，有时会用到随机数。本文介绍在 Linux 编程环境下，如何生成伪随机数。
什么是伪随机数
伪随机数是通过一个确定性的算法计算出来的“似乎”是随机的数序，因此伪随机数实际上并不随机。在计算伪随机数时，假如初始值不变的话，那么伪随机数的数序也不变。
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2023-07-17 11:51:43
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文章目录一. 常用函数choice() combinations() count() Counter() defaultdict() deque() enumerate() eval() filter(), zip(), map() format()formkeys()hash()heapq()isinstance()join()ord()OrderedDict()permutations()r
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2023-10-16 22:22:48
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