但是我们可以展示一个简单的类图,来示范如何使用类来封装这个功能。 RandomNameGenerator- surnames: List- names: List+generate_random_surname() : str+generate_random_name() : str+generate_random_fullname() : str 结论 通过本文的介绍,我们了解了如何使用Python生成随机姓名的方案,并提供了相应的代码示例。
这是用 Mermaid 语法绘制的类图: RandomNameGenerator+string[] names+string generate_random_name() 在上述类图中,RandomNameGenerator类具有一个名字数组names和生成随机名字的方法generate_random_name()。 结尾 通过以上步骤,你现在应该能够使用 Python 生成一个随机名字了。这项技能不仅仅是一个有趣的练习,也在很...
'_random', '_repeat', '_sha512', '_sin', '_sqrt', '_test', '_test_generator', '_urandom', '_warn', 'betavariate', 'choice', 'choices', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbits', 'getstate', 'lognormvariate', 'normalvariate', 'paretovariate', 'randbytes', 'ran...
prime_generator.send(None)forpowerinrange(iterations):print(prime_generator.send(base ** power)) 这里有两点需要注意:首先,我们打印的是generator.send的结果,这是没问题的,因为send在发送数据给生成器的同时还返回生成器通过yield生成的值(就如同生成器中yield语句做的那样)。 第二点,看一下prime_generator.s...
generator是用来产生一系列值的 yield则像是generator函数的返回结果 yield唯一所做的另一件事就是保存一个generator函数的状态 generator就是一个特殊类型的迭代器(iterator) 和迭代器相似,我们可以通过使用next()来从generator中获取下一个值 通过隐式地调用next()来忽略一些值 ...
Import the module and call names_generator.get()Parameters for get()unique - if True, guarantees that every word in every name will only appear once. If one of the lists is exhausted, will print a warning to STDOUT and return all names generated up to that point. Default: False...
As you’ll now see, it’s possible to generate a range of random sample data that follows a Poisson distribution. To achieve this, you call the Generator object’s .poisson() method. The poisson() method takes two paramters: lam and size. The lam parameter takes the known lambda value...
random seed() function to initialize the pseudo-random number generator in Python to get the deterministic random data you want.
curl -o namesgenerator.ts https://raw.githubusercontent.com/shamrin/namesgenerator/master/namesgenerator.js Or install namesgenerator npm package:npm install --save namesgenerator Usageimport getRandomName from './namesgenerator'; console.log(getRandomName()) // hopeful_morse...
stacked_generator_discriminator(self): self.D.trainable = False model = Sequential() model.add(self.G) model.add(self.D) return model def train(self, X_train, epochs=20000, batch = 32, save_interval = 100): for cnt in range(epochs): ## train discriminator random_index = np.random....