隨機質數python

⑴ 用python找質數

n=10000
numbers=list(range(2,n+1))
i=2
whilei<10001:
forminnumbers:
ifi<m:
whilem%i==0:#這邊你為什麼要用while呢，這邊如果m=3,i=2的話是會進入死循環的，改成if語句試試
k=m#這個沒必要存在，只接用numbers.remove(m)
numbers.remove(k)
i=i+1
print(numbers)
print("
Therewere",len(numbers),"primenumbersupto",n)

#下面是修改後的

n=10000
numbers=list(range(2,n+1))
i=2
whilei<10001:
forminnumbers:
ifi<mandm%i==0:
numbers.remove(m)
i=i+1
print(numbers)
print("
Therewere",len(numbers),"primenumbersupto",n)

⑵ python求質數的演算法

很早 的一個 函數

⑶ python，隨機產生40個100以內的數字，然後定義一個判斷素數的函數，用該函數判斷這40個數字並列印

fromrandomimport*
a=[randint(0,100)foriinrange(40)]#a是列表

defis_prime(a):
list_num=[]
foriina:
fornuminrange(2,i):
ifi%num==0:#余數為0時，該數就不是質數
break#break意思就是當該數不是質數時，就跳出整個循環
else:#循環迭代都完成後還沒有找出能整除的情況,就可以判斷該數i就是一個質數
list_num.append(i)

returnlist_num

print(is_prime(a))

⑷ Python設計：編寫程序隨機產生一個20-30之間的整數，判斷是否是素數

⑸ python中的隨機數是怎麼實現的

PYTHON中的偽隨機數發生器用的是梅森旋轉演算法。
梅森旋轉演算法（Mersenne twister）是一個偽隨機數發生演算法。由松本真和西村拓士在1997年開發，基於有限二進制欄位上的矩陣線性遞歸。可以快速產生高質量的偽隨機數，修正了古典隨機數發生演算法的很多缺陷。
梅森旋轉演算法是R、Python、Ruby、IDL、Free Pascal、PHP、Maple、Matlab、GNU多重精度運算庫和GSL的默認偽隨機數產生器。從C++11開始，C++也可以使用這種演算法。
整個演算法主要分為三個階段：獲得基礎的梅森旋轉鏈；對於旋轉鏈進行旋轉演算法；對於旋轉演算法所得的結果進行處理。
演算法實現的過程中，參數的選取取決於梅森素數，故此得名。
梅森素數由梅森數而來。所謂梅森數，是指形如2↑p－1的一類數，其中指數p是素數，常記為Mp 。如果梅森數是素數，就稱為梅森素數。
例如4-1=3，8-1=7，16-1=15（不是素數），32-1=31，64-1=63（不是素數）等等。

⑹ Python求質數

如下：

importmath
defm(a,b):
ret=0
forxinrange(a,b+1):
foryinrange(2,int(math.sqrt(x))+1):
ifx%y==0:
break
else:
ret+=1
print(ret)

輸入：m(3，7)

得到：3

⑺ python隨機生成40個在（0，100）的數字組成列表，並判斷每個數字是否為素數，列印素數

#!/usr/bin/python3
import random
for n in range(1, 40):
r=random.randint(0,100)
for x in range(2, r):
if r % x == 0:
break
else:
print(r, ' 是素數')