range()函数一般结合for循环使用,例如遍历一个列表时,如果要通过列表的下标来打印每个元素,则可以通过range()函数实现 >>> nums = ["a","b","c","d","e"]>>>foriinrange(len(nums)):print(nums[i]) a b c d e random模块 当需要生成随机数或者从一个列表中随机取一条或多条数据时,会使用到ra...
No. 1 :Help on method betavariate in module random:betavariate(alpha, beta) method of random.Random instanceBeta distribution.Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0.Returned values range between 0 and 1.No. 2 :Help on method choice in module random:choice(seq) method of ...
import random price=random.randint(1000,1500) #生成范围1000-1500之间的随机整数 print('今日竞猜的商品为小米扫地机器人：价格在【1000-1500】之间：')guess=int(input('输入竞猜价格'))if guess>price:print('价格猜大了')elif guess<price:print('价格猜小了')else:print('恭喜你，猜对了')print('真实...
for i in range(5): print(i,end='') print() for i in range(0,5): print(i) print('你好') import random suiji=random.randint(0,2) #包括0,1,2 for i in range(0,10,3): #这里的3指的是步长,只要我们理解为+3就可以了 print(i)发布...
1 importrandom2 def YZM(n=6,fal =True):3 s = "" 4 for i inrange(n):5 num = str(random.randint(0,9)) #随机数字 6 iffal:7 apl1 = chr(random.randint(65,90)) #随机大写字母 8 apl2 = chr(random.randint(97,122)) #随机小写字母 ...
之前在写脚本时,经常会用到range()函数和random模块,有必要好好总结一下它们的使用方法 1、range()函数 值得说明的是:python3和python2中的range()函数有些区别(详情可以看看菜鸟教程中的讲解) Python3range() 函数返回的是一个可迭代对象(类型是对象),而不是列表类型 ...
| Get a random number in the range [a, b) or [a, b] depending on rounding. random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数。 如果a>b,则生成的随机数n在[a,b]之间: a <= n <= b; 如果a<b,则生成的随机数n在[a,b]之间: b <= n <= a。
@retry(max_retries=3)defpotentially_failing_function():importrandomifrandom.randint(0,1)==0:raiseException("随机错误")return"操作成功"result=potentially_failing_function()print(result) 这个示例中,使用@retry(max_retries=3)来指定最大重试次数,然后包装了一个可能失败的函数。
random.randange() 语法如下: random.randrange(stop) random.randrange(start, stop[, step]) 参数解析: stop: 末尾数字,不包含(取不到 stop 这个值) start: 起始数字,包含(取得到 start 这个值) step: 步长 示例如下: import random for i in range(5): ...
values # 切分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用CountVectorizer将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X_train_transformed = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_transformed = vectorizer....