import random# 从列表中随机选择一个元素random_choice = random.choice(['apple', 'banana', 'cherry'])print("随机选择的元素:", random_choice)随机打乱序列中的元素，可以使用random.shuffle(x[, random])方法。import random# 随机打乱列表中的元素list_to
self.randomNumberlist.append(RandNum) # 将一个随机数加入到randomNumberList count = count + 1 # count计数器加1 def numpyRandom(self): """ 高性能版Random,使用了numpy库。 用于按条件生成随机数,并把符合条件的随机数赋值给self.randomNumberlist :return:无返回值 """ self.backDoorJsonReader() if...
我们可以使用random.randint()函数来生成随机整数。 importrandomdefgenerate_random_array(length,min_value,max_value):array=[]for_inrange(length):number=random.randint(min_value,max_value)array.append(number)returnarray# 生成长度为10,取值范围在1到100之间的随机整数数组array=generate_random_array(10,1,...
import random length=10#数组长度 minimum=1#最小值(范围) maximum=100#最大值(范围) random_array=[] for _ in range(length): random_num=random.randint(minimum,maximum) random_array.append(random_num) print(random_array)``` 第三部分:应用场景和扩展 1.应用场景: -生成随机整数数组在编程的各个...
>>> np.random.randint(1, [3, 5, 10]) array([2, 2, 9]) # random Generate a 1 by 3...
Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。...其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数n: a <= n <= b print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.ra...
print("First run:", random_values) # Setting the same seed again np.random.seed(42) # Generating random numbers again random_values_2 = np.random.rand(5) print("Second run:", random_values_2) # They will be identical print("Are they the same?", np.array_equal(random_values, rando...
import numpy as np # 生成一个[0, 1)范围内的随机浮点数 rand_num = np.random.rand() print(rand_num) # 生成一个3x3的二维数组,包含[0, 1)范围内的随机浮点数 rand_array = np.random.rand(3, 3) print(rand_array) 2.numpy.random.randn() - 生成标准正态分布的随机数 参数: numpy.random...
numpy.random.randn(a,b) 生成a*b的随机数组 numpy.dot(matrix_1,matrix_2) 矩阵乘法 array.transpose( (1,0,2,etc.) ) 对于高维数组,转置需要一个由轴编号组成的元组 三、NumPy:ndarray-数据类型 ndarray数据类型:dtype: 布尔型:bool_ 整型:int_ int8 int16 int32 int64 ...
It’s possible to generate a single number, an array of numbers, or a multidimensional array of numbers, all of which belong to a Poisson distribution: Python >>> import numpy as np >>> rng = np.random.default_rng() >>> scalar = rng.poisson(lam=5) >>> scalar 4 >>> sample_...