"""将一颗色子掷6000次,统计每种点数出现的次数Author: 骆昊Version: 1.0"""importrandomf1=0f2=0f3=0f4=0f5=0f6=0for_inrange(6000):face=random.randrange(1,7)ifface==1:f1+=1elifface==2:f2+=1elifface==3:f3+=1elifface==4:f4+=1elifface==5:f5+=1else:f6+=1print(f'1点出...
#错误代码:IndexError: list index out of range 2 .列表元素查找 查找元素:L.index( value,[start[stop]])方法:返回查找到的第一个value值的索引。 start表示从第几个索引开始,stop表示到哪个索引结束,均可省略。 b.但是如果出现stop,其前必须有start值,索引时包含start位置不包含stop位置。 c.如果匹配不到...
print(random.randint(1,5)) # 范围 1 2 3 4 5 print(random.randrange(1,10,2)) # 范围 1 3 5 7 9 # choice(): 从指定的列表中(序列)随机获取一个 start = ["海绵宝宝", "派大星", "蟹老板", "章鱼哥", "珊迪"] print(random.choice(start)) # random(): 从范围【0,1)中随机取一...
shuffle 作用:可以随机打乱一个 语法:导入random模块 import random random.shuffle(list) sort 用法:反转列表 语法:list.reverse() import random nums = [1,2,3,4,5,6] random.shuffle(nums) print(nums)#随机打乱 [1, 3, 6, 4, 2, 5] nums.reverse() print(nums)#[6, 5, 4, 3, 2, 1]编...
关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已。换句话说,该对象已经有了接下来对各分组执行运算所需的一切信息。groupby对象不能直接打印输出,可以调用list函数显示分组,还可以对这个对象进行各种计算。
从集合中随机抽取元素(不放回) 1importmath2fromnumpyimport*345dataIndex=list(range(20))6print(dataIndex)7print('---')8foriinrange(20):9randIndex =random.choice(dataIndex)#go to 0 because of the constant10print(randIndex)11del(dataIndex[dataIndex.index(randIndex)])12print(dataIndex)13print...
在运行第一个字符串的代码之前,设置代码只运行一次。您还可以通过为关键字参数number传递一个整数来更改默认的试验次数。例如,下面的测试测量了 Python 的random模块可以多快地生成 10,000,000 个从 1 到 100 的随机数。(在我的机器上,大概需要 10 秒。)...
random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数 random.choice([1,3,5,7]) 3.6开始提供choices,一次从样本中随机选择几个,可重复选择,可以指定权重 random.shuffle(list) ->None 就地打乱列表元素 sample(population, k) 从样本空间或总体(序列或者集合类型)中随机取出k个不同的元素,返回一个新的列表 ...
insert into bigtab (mycol) values (dbms_random.string('A',20)); end loop;end;/show errorscommit; 在终端窗口中,使用 SQL*Plus 运行该脚本: sqlplus pythonhol/welcome@127.0.0.1/orcl@query_arraysize exit . 查看$HOME 目录的 query_arraysize.py 文件中包含的以下代码。 import time import cx_Orac...
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np# 创建数据df = pd.DataFrame({'group': list(map(chr, range(65, 85))), 'values': np.random.uniform(size=20) })# 排序取值ordered_df = df.sort_values(by='values')my_range = range(1, len(df.index)+1)# 创建图表...