python中随机生成家庭地址

❶ python随机生成列表

举例说明：从集合中随机获得10个数
1、定义一个列表集合iRandom = []
2、向iRandom中插入1-60，共60个数字
3、打乱列表顺序
4、截取列表前10个数，即为随机获取到的列表集合随机数

import random iRandom = [] #定义随机数列表listRandom = list(range(1,61)) #生成整数型1-60的列表组合random.shuffle(listRandom) #打乱列表顺序iRandom = listRandom[0:10] #截取打乱后的前10个值，赋值给新列表iRandomprint('随机列表组合：',iRandom)

❷ 关于Python中的随机数生成步骤和随机数质量

Python生成随机数和随机数质量的方法，random.random()用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成随机数：

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

用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数

printrandom.randint(12,20)#生成的随机数n:12<=n<=20
printrandom.randint(20,20)#结果永远是20
#printrandom.randint(20,10)#该语句是错误的。

random.randrange方法从指定范围内，按指定基数递增的集合中 ，下面对python生成随机数的应用程序的部分介绍：

1.随机整数：

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

2.随机选取0到100间的偶数：

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

3.随机浮点数：

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

4.随机字符：

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

5.多个字符中选取特定数量的字符：

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

6.多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串：

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

❸ Python中goto到随机位置怎么表示

能相对的随机，比如取范围随机值，对范围值做条件进入，不能随便所有地方行任意GOTO,如果 想任意随机位置，C/C++这种编译性语言可以，可以取当前模板加载基址，从基址上偏移随机值，强行让CPU 转向地址，只是大多会报错

❹ 用python随机生成（x,y,z）坐标的脚本怎么实现

根据x**2+z**2==25
所以你的x,z不可能是带小数的
只能是整数或者整数的浮点数
例如3.0**2+4.0**2=25或者3**2+4**2=25
并且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)#自定义y的范围
print(float(x),float(y),float(z))

❺ python用生成随机数的方法

import random
random.randint(1,10) #取1~10之间随机数。

❻ 用python生成随机数的几种方法

1 从给定参数的正态分布中生成随机数
当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数，由于逻辑非参简单，所有直接贴上代码如下：
import numpy as np# 定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正态分布的均值 :param scale: 正态分布的标准差 :return:从正态分布中产生的随机数 """ # 正态分布中的随机数生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印结果 print(n) # 结果:3.275192443463058

2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。
import numpy as np# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印结果 print(n) # 结果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。
3.1 按照指定概率从数字列表中随机抽取数字
假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表，两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现，那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢？在这里我们考虑用均匀分布来模拟概率，代码如下：
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:数字列表 :param pro_list:数字对应的概率列表 :return:按概率从数字列表中抽取的数字 """ # 用均匀分布中的样本值来模拟概率 x = random.uniform(0, 1) # 累积概率 cum_pro = 0.0 # 将可迭代对象打包成元组列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 数字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 对应的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函数调用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印结果 print(n) # 结果:1

3.2 按照指定概率从区间列表中的某个区间内生成随机数
给定一个区间列表和一个与之对应的概率列表，两个列表相应位置的元素组成的元组即表示某数字出现在某区间内的概率是多少，已知这些，我们如何生成随机数呢？这里我们通过两次使用均匀分布达到目的，代码如下：
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:数字列表 :param pro_list:数字对应的概率列表 :return:按概率从数字列表中抽取的数字 """ # 用均匀分布中的样本值来模拟概率 x = random.uniform(0, 1) # 累积概率 cum_pro = 0.0 # 将可迭代对象打包成元组列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 从区间[number. number - 1]上随机抽取一个值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模块if __name__ == "__main__": # 数字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 对应的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函数调用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印结果 print(n) # 结果:3.49683787011193

❼ python 随机数生成的代码的详细分析

python 随机数生成的代码的详细分析
如果你对python随机数生成的实际应用有不解之处，你就可以通过以下的内容对其进行了解，以下十九相关内容的介绍
以下的文章主要是以介绍python随机数生成的代码来介绍Python随机数生成在实际操作过程中的具体应用，如果你对其的相关内容感兴趣的话，你就可以点击以下的文章。希望你会对它有所收获。
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。
代码如下:
random.randomrandom.random()

用于生成一个0到1的随机符点数:
代码如下:
0 <= n < 1.0random.uniformrandom.uniform

的函数原型为：
代码如下:
random.uniform(a, b)

用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b， 则
代码如下:
b <= n <= a print random.uniform(10, 20) print random.uniform(20, 10)

结果（不同机器上的结果不一样）

18.7356606526 #12.5798298022 random.randintrandom.randint()
的函数原型为：
代码如下:
random.randint(a, b)

用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，python随机数生成
代码如下:
n: a <= n <= bprint random.randint(12, 20)

生成的随机数

n: 12 <= n <= 20 print random.randint(20, 20)
结果永远是
代码如下:
20 #print random.randint(20, 10)

该语句是错误的。下限必须小于上限。 以上的内容就是对python随机数生成的实际操作的部分介绍。

❽ python随机生成两个100以内整数,打印其中一个数的数据内型和存储地址,求这两个数和差积商幂

#python随机生成两个100以内整数,打印其中一个数的数据内型和存储地址,求这两个数和差积商幂
import random
x = random.randint(1,100)
y = random.randint(1,100)
print('x={},y={}'.format(x,y))
print('x的数据类型:',type(x))
print('y的存储地址:',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的数据类型:
y的存储地址: 4354708720
x+y= 46
x-y= -12
x*y= 493
x**y=

❾ Python 随机产生[0,100]以内的随机数，找到最大值和最小值并交换位置

过程如图所示：

获取1~100以内的随机数有两种方法：

方法1：可以通过Math类中的random方法获取随机数，再乘以100加1，然后转换为int类型即可。

方法2：可以通过Random类中的nextInt方法获取随机数。

(9)python中随机生成家庭地址扩展阅读

函数使用补充说明

1、random是用于生成随机数的，可以利用它随机生成数字或者选择字符串。

random.random()，用于生成一个随机浮点数：range[0.0,1.0)。

random.uniform(a,b)，用于生成一个指定范围内的随机浮点数，a,b为上下限，只要a!=b,就会生成介于两者之间的一个浮点数，若a=b，则生成的浮点数就是a。

random.randint(a,b)，用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限，生成的随机整数a<=n<=b;若a=b，则n=a；若a>b，报错。

random.randrange([start], stop [,step])，从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数，基数缺省值为1。

random.choice(sequence)，从序列中获取一个随机元素，参数sequence表示一个有序类型，并不是一种特定类型，泛指list，tuple，字符串等。

random.shuffle(x[,random])，用于将一个列表中的元素打乱。

random.sample(sequence,k)，从指定序列中随机获取k个元素作为一个片段返回，sample函数不会修改原有序列。

2、Python中有join()和os.path.join()两个函数，具体作用如下：

join()：连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。

os.path.join()：将多个路径组合后返回。

❿ Python 生成随机点坐标

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!!")