random.seed(1)result=random.set(1,10)print(result)# 打印生成的随机整数 1. 2. 3. 4. 5. 类图 下面是random模块中set函数的类图示例: random+seed() : None+set(start: int, end: int) : int 状态图 下面是random模块中set函数的状态图示例: 设置随机数的范围调用set函数生成随机整数处理生成的随机...
python set 取n个数 random python取多个数 random 顾名思义,就是取随机数,需要导入random模块。 import random 1. 1、随机获取一个0到1之间的小数(不含首尾) print(random.random()) 1. 2、随机获取一个大于0小于3的小数 print(random.uniform(0,3)) 1. 3、随机获取一个 1到3 之间的整数(含首尾) ...
1.修改文件的两种方式 1#第一种2with open('users','a+') as fw:#用a+模式打开文件,使用with这种语法可以防止忘记close文件3fw.seek(0)#移动文件指针到最前面,然后才能读到内容4result=fw.read()#将文件内容一次性读取出来5new_result =result.replace('BAC','python')#字符串替代6fw.seek(0)#移动文...
random.setstate(state) - 将生成器的内部状态恢复到state的状态,一般由getstate()先获取state。 import random random.setstate(state) 该模块中,可以使用random.seed(a=None, version=2)方法指定a的指为一个确定数在编程时固定随机种子,这样在多次运行生成随机数的代码时,你会发现"随机"出来的结果是同一个。
1、random.randint(x,y)--随机生成x-y范围内的任一整数 2、使用getstate()和setstate()可以复现random生成的随机数 3、使用random改善昨天的小游戏 def Game(): import random count = int(input("please insert the value:")) answer = random.randint(1,10) ...
集合(set) 字典(dict) 字节数组(bytearray) 字节数组(bytes) 其中,字符串、列表和元组是最常用的序列类型。 序列是Python中最基本的数据结构之一,它们可以存储多个值,并且可以通过索引访问这些值。 3.1 字节数组(bytearray) 字节数组(bytearray)是Python中的一种数据类型,它是一个可变的序列,由一系列的字节组成。
setstate() state 应该是从之前调用 getstate() 获得的,并且 setstate() 将生成器的内部状态恢复到 getstate() 被调用时的状态。 getrandbits(k) 返回具有 k 个随机比特位的非负 Python 整数。 此方法随 MersenneTwister 生成器一起提供,其他一些生成器也可能将其作为 API 的可选部分提供。 在可能的情况下...
setstate和getstate方法结合起来使用,可以用于恢复random的状态。 对应的例子如下: # 验证seedrandom.seed(1)print(random.randrange(1000))random.seed(1)print(random.randrange(1000))# 验证random的状态state=random.getstate()print(random.randrange(1000))print(random.randrange(1000))random.setstate(state)pri...
1. random.seed & random.getstate & random.setstate 把这3个放到一起说,是因为random本质上生成的是伪随机数,而这3个函数,很好的体现了伪随机数这个特性 代码示例:seed 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 指定seed后,生成的随机数一样random.seed(1)print('随机数1:',random.random())...
Chooses k unique random elements from a population sequence or set. #在range()指定范围内,返回指定个数的随机数样本列表>>> random.sample(range(10000), 10)[1817, 5551, 3549, 8889, 750, 265, 5890, 7658, 4068, 1249]>>> random.sample(range(100,1000), 12)[786, 280, 897, 970, 767, ...