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你让函数a只运行一遍就行了
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不用每次在b,c里面都运行一遍
就是你可以在函数外定义一个全局变量i,变量i只能通过函数a改变i的值(这里要用global关键字)
PYTHON中的伪随机数发生器用的是梅森旋转算法。
梅森旋转算法(Mersenne twister)是一个伪随机数发生算法。由松本真和西村拓士在1997年开发,基于有限二进制字段上的矩阵线性递归。可以快速产生高质量的伪随机数,修正了古典随机数发生算法的很多缺陷。
梅森旋转算法是R、Python、Ruby、IDL、Free Pascal、PHP、Maple、Matlab、GNU多重精度运算库和GSL的默认伪随机数产生器。从C++11开始,C++也可以使用这种算法。
整个算法主要分为三个阶段:获得基础的梅森旋转链;对于旋转链进行旋转算法;对于旋转算法所得的结果进行处理。
算法实现的过程中,参数的选取取决于梅森素数,故此得名。
梅森素数由梅森数而来。所谓梅森数,是指形如2↑p-1的一类数,其中指数p是素数,常记为Mp 。如果梅森数是素数,就称为梅森素数。
例如4-1=3,8-1=7,16-1=15(不是素数),32-1=31,64-1=63(不是素数)等等。
python系统提供了下面常用的函数:
1. 数学库模块(math)提供了很多数学运算函数;
2.复数模块(cmath)提供了用于复数运算的函数;
3.随机数模块(random)提供了用来生成随机数的函数;
4.时间(time)和日历(calendar)模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意:在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
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:pre t="code" l="python"print random.uniform(10, 20)
print random.uniform(20, 10)
#----
#18.
#12.
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pre t="code" l="python"print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 = n = 20
print random.randint(20, 20) #结果永远是20
#print random.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:
pre t="code" l="python" import random
random.randint(0,99)
212.随机选取0到100间的偶数:
pre t="code" l="python" import random
random.randrange(0, 101, 2)
423.随机浮点数:
pre t="code" l="python" import random
random.random()
0.
random.uniform(1, 10)
5..随机字符:
pre t="code" l="python" import random
random.choice('abcdefg%^*f')
'd'5.多个字符中选取特定数量的字符:
pre t="code" l="python" import random
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:
pre t="code" l="python" import random
import string
string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).r
eplace(" ","")
'fih'
在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径,一是random模块,另一个是numpy库中random函数。
在我们日常使用中,如果是为了得到随机的单个数,多考虑random模块;如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵,就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数
一、random模块
二、numpy库中random函数
random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:
作用:随机生成一个 [0,1) 的浮点数
作用:随机生成一个 [a,b) 的浮点数
作用:随机生成一个 [a,b] 的整数
作用:从列表,元组,字符串、集合(可用于for循环的数据类型)中随机选择一个元素
作用:在生成的以a为始,每step递增,以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数
作用:打乱一个列表的元素顺序
从序列population中随机取出k个数;population的类型可以是列表、元组、集合、字符串;
在Numpy库中,常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。
作用:返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
备注:标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。对应的正态分布曲线如下所示,即
作用:使用方法与np.random.randn()函数相同 ,通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
输入:
low—–为最小值
high—-为最大值
size—–为数组维度大小
dtype—为数据类型,默认的数据类型是np.int。
作用: 返回随机整数或整型数组,范围区间为[low,high),包含low,不包含high; high没有填写时,默认生成随机数的范围是[0,low
np.random.random([size])
作用:生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
参考文档1: 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等(一)
参考文档2: Python中随机数的生成
参考文档3: numpy.random模块常用函数
终于写完了,我以为它很简单的………………预计1小时,结果写了2.5小时