python中隨機生成家庭地址

❶ python隨機生成列表

舉例說明：從集合中隨機獲得10個數
1、定義一個列表集合iRandom = []
2、向iRandom中插入1-60，共60個數字
3、打亂列表順序
4、截取列表前10個數，即為隨機獲取到的列表集合隨機數

import random iRandom = [] #定義隨機數列表listRandom = list(range(1,61)) #生成整數型1-60的列表組合random.shuffle(listRandom) #打亂列表順序iRandom = listRandom[0:10] #截取打亂後的前10個值，賦值給新列表iRandomprint('隨機列表組合：',iRandom)

❷ 關於Python中的隨機數生成步驟和隨機數質量

Python生成隨機數和隨機數質量的方法，random.random()用於生成一個指定范圍內的隨機符點數，兩個參數其中一個是上限，一個是下限。如果a > b，則生成隨機數：

printrandom.uniform(10,20)
printrandom.uniform(20,10)
#----
#18.7356606526
#12.5798298022
random.randint

用於生成一個指定范圍內的整數。其中參數a是下限，參數b是上限，Python生成隨機數

printrandom.randint(12,20)#生成的隨機數n:12<=n<=20
printrandom.randint(20,20)#結果永遠是20
#printrandom.randint(20,10)#該語句是錯誤的。

random.randrange方法從指定范圍內，按指定基數遞增的集合中 ，下面對python生成隨機數的應用程序的部分介紹：

1.隨機整數：

>>>importrandom
>>>random.randint(0,99)
21

2.隨機選取0到100間的偶數：

>>>importrandom
>>>random.randrange(0,101,2)
42

3.隨機浮點數：

>>>importrandom
>>>random.random()
0.85415370477785668
>>>random.uniform(1,10)
5.4221167969800881

4.隨機字元：

>>>importrandom
>>>random.choice('abcdefg&#%^*f')
'd'

5.多個字元中選取特定數量的字元：

>>>importrandom
random.sample('abcdefghij',3)
['a','d','b']

6.多個字元中選取特定數量的字元組成新字元串：

>>>importrandom
>>>importstring
>>>string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'],3)).r
eplace("","")
'fih'

❸ Python中goto到隨機位置怎麼表示

能相對的隨機，比如取范圍隨機值，對范圍值做條件進入，不能隨便所有地方行任意GOTO,如果 想任意隨機位置，C/C++這種編譯性語言可以，可以取當前模板載入基址，從基址上偏移隨機值，強行讓CPU 轉向地址，只是大多會報錯

❹ 用python隨機生成（x,y,z）坐標的腳本怎麼實現

根據x**2+z**2==25
所以你的x,z不可能是帶小數的
只能是整數或者整數的浮點數
例如3.0**2+4.0**2=25或者3**2+4**2=25
並且0.0<=x<=5.0,0.0<=z<=5.0
#!usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
#python2.7
importrandom
a,b,c,d=0,5,0,5
x=random.randint(a,b)
z=random.randint(c,d)
whilex**2+z**2<>25:
x=random.randint(a,b)
z=random.randint(c,d)
printx,z
y=random.randint(11,20)#自定義y的范圍
print(float(x),float(y),float(z))

❺ python用生成隨機數的方法

import random
random.randint(1,10) #取1~10之間隨機數。

❻ 用python生成隨機數的幾種方法

1 從給定參數的正態分布中生成隨機數
當考慮從正態分布中生成隨機數時，應當首先知道正態分布的均值和方差（標准差），有了這些，就可以調用python中現有的模塊和函數來生成隨機數了。這里調用了Numpy模塊中的random.normal函數，由於邏輯非參簡單，所有直接貼上代碼如下：
import numpy as np# 定義從正態分布中獲取隨機數的函數def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態分布的均值 :param scale: 正態分布的標准差 :return:從正態分布中產生的隨機數 """ # 正態分布中的隨機數生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數調用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 列印結果 print(n) # 結果:3.275192443463058

2 從給定參數的均勻分布中獲取隨機數的函數
考慮從均勻分布中獲取隨機數的時候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然後調用Numpy模塊的random.uniform函數生成隨機數。
import numpy as np# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數調用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 列印結果 print(n) # 結果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成隨機數
有時候我們需要按照指定的概率生成隨機數，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個概率列表，從列表對應的數字列表或區間列表中生成隨機數，分兩部分討論。
3.1 按照指定概率從數字列表中隨機抽取數字
假設給定一個數字列表和一個與之對應的概率列表，兩個列表對應位置的元素組成的元組即表示該數字在數字列表中以多大的概率出現，那麼如何根據這些已知條件從數字列表中按概率抽取隨機數呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數字列表中以一定的概率取出對應區間中數字的函數def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數字列表 :param pro_list:數字對應的概率列表 :return:按概率從數字列表中抽取的數字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數調用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 列印結果 print(n) # 結果:1

3.2 按照指定概率從區間列表中的某個區間內生成隨機數
給定一個區間列表和一個與之對應的概率列表，兩個列表相應位置的元素組成的元組即表示某數字出現在某區間內的概率是多少，已知這些，我們如何生成隨機數呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達到目的，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數字列表中以一定的概率取出對應區間中數字的函數def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數字列表 :param pro_list:數字對應的概率列表 :return:按概率從數字列表中抽取的數字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 從區間[number. number - 1]上隨機抽取一個值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數調用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 列印結果 print(n) # 結果:3.49683787011193

❼ python 隨機數生成的代碼的詳細分析

python 隨機數生成的代碼的詳細分析
如果你對python隨機數生成的實際應用有不解之處，你就可以通過以下的內容對其進行了解，以下十九相關內容的介紹
以下的文章主要是以介紹python隨機數生成的代碼來介紹Python隨機數生成在實際操作過程中的具體應用，如果你對其的相關內容感興趣的話，你就可以點擊以下的文章。希望你會對它有所收獲。
Python中的random模塊用於生成隨機數。下面介紹一下random模塊中最常用的幾個函數。
代碼如下:
random.randomrandom.random()

用於生成一個0到1的隨機符點數:
代碼如下:
0 <= n < 1.0random.uniformrandom.uniform

的函數原型為：
代碼如下:
random.uniform(a, b)

用於生成一個指定范圍內的隨機符點數，兩個參數其中一個是上限，一個是下限。如果a > b，則生成的隨機數n: a <= n <= b。如果 a <b， 則
代碼如下:
b <= n <= a print random.uniform(10, 20) print random.uniform(20, 10)

結果（不同機器上的結果不一樣）

18.7356606526 #12.5798298022 random.randintrandom.randint()
的函數原型為：
代碼如下:
random.randint(a, b)

用於生成一個指定范圍內的整數。其中參數a是下限，參數b是上限，python隨機數生成
代碼如下:
n: a <= n <= bprint random.randint(12, 20)

生成的隨機數

n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20, 20)
結果永遠是
代碼如下:
20 #print random.randint(20, 10)

該語句是錯誤的。下限必須小於上限。 以上的內容就是對python隨機數生成的實際操作的部分介紹。

❽ python隨機生成兩個100以內整數,列印其中一個數的數據內型和存儲地址,求這兩個數和差積商冪

#python隨機生成兩個100以內整數,列印其中一個數的數據內型和存儲地址,求這兩個數和差積商冪
import random
x = random.randint(1,100)
y = random.randint(1,100)
print('x={},y={}'.format(x,y))
print('x的數據類型:',type(x))
print('y的存儲地址:',id(y))
print('x+y=',x+y)
print('x-y=',x-y)
print('x*y=',x*y)
print('x**y=',x**y)
############
x=17,y=29
x的數據類型:
y的存儲地址: 4354708720
x+y= 46
x-y= -12
x*y= 493
x**y=

❾ Python 隨機產生[0,100]以內的隨機數，找到最大值和最小值並交換位置

過程如圖所示：

獲取1~100以內的隨機數有兩種方法：

方法1：可以通過Math類中的random方法獲取隨機數，再乘以100加1，然後轉換為int類型即可。

方法2：可以通過Random類中的nextInt方法獲取隨機數。

(9)python中隨機生成家庭地址擴展閱讀

函數使用補充說明

1、random是用於生成隨機數的，可以利用它隨機生成數字或者選擇字元串。

random.random()，用於生成一個隨機浮點數：range[0.0,1.0)。

random.uniform(a,b)，用於生成一個指定范圍內的隨機浮點數，a,b為上下限，只要a!=b,就會生成介於兩者之間的一個浮點數，若a=b，則生成的浮點數就是a。

random.randint(a,b)，用於生成一個指定范圍內的整數，a為下限，b為上限，生成的隨機整數a<=n<=b;若a=b，則n=a；若a>b，報錯。

random.randrange([start], stop [,step])，從指定范圍內，按指定基數遞增的集合中獲取一個隨機數，基數預設值為1。

random.choice(sequence)，從序列中獲取一個隨機元素，參數sequence表示一個有序類型，並不是一種特定類型，泛指list，tuple，字元串等。

random.shuffle(x[,random])，用於將一個列表中的元素打亂。

random.sample(sequence,k)，從指定序列中隨機獲取k個元素作為一個片段返回，sample函數不會修改原有序列。

2、Python中有join()和os.path.join()兩個函數，具體作用如下：

join()：連接字元串數組。將字元串、元組、列表中的元素以指定的字元(分隔符)連接生成一個新的字元串。

os.path.join()：將多個路徑組合後返回。

❿ Python 生成隨機點坐標

importrandom
importnumpyasnp
List=np.array([(0,0),(1,1),(1.6,1.8),(3,3)])

d=0.5

defget_random(low,high):
return((high-low)*random.random()+low)

n=0
whilen<100000:
x=get_random(0,3)
y=get_random(0,3)
rand_tuple=np.array([x,y])
tmp_dist=np.sqrt(np.sum(np.square(List-rand_tuple),axis=1))
tmp_dist_bool=tmp_dist>=d
ifnp.sum(tmp_dist_bool)==len(List):
print(x,y)
break
n+=1
ifn==100000:
print("After",n,"tries,can'tgetarandompoint!!")