介绍random和string的有关用法，基础的。sting:------------------获取到0-9十个数字和26个小写大写字母，一共62个。 string.printable:>>>string.printable
>>>‘0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!"#$%&\‘()*+,-./:
;<=>?@[\\]^_`{|}~ \t\n\r\x0b\x0c‘
>>> text=string.printable
>>> text
‘0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!"#$%&\‘()*+,-./:
;<=>?@[...
Python常用模块——random随机模块程序中有很多地方都需要用到随机字符，比如登录网站的随机验证码，通过random模块可以很容易生成随机字符串。>>> random.randrange(1,10) #返回1-10之间的一个随机数，不包括10>>> random.randint(1,10) #返回1-10之间的一个随机数，包括10>>> random.randrange(0, 100, 2) #随机选取0到100间的偶数,即步长为2>>> random.random() #返回一个随机浮点数>>> random.choice('abce3#$@1') #返回一个给...
元组和列表 写的 过程中没保存，下次补上吧。好尴尬，手好残。 计算机是一个确定性设备，不能产生真正的随机数。（使用seed函数，两次的值都是一样的） 由计算机产生的随机数，都是一个由种子产生的伪随机数列。相同的随机种子会产生相同的伪随机数列。 π的计算 圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。 国际公认的π值计算采用蒙特卡洛方法。 简单说，蒙特卡洛...
#pythonimport randomi = int(raw_input(‘NUM: ‘))x=1while x<=i:x=x+1a = int(random.randint(1,6))b = int(random.randint(1,6))c = int(random.randint(1,6))d = a + b + cif d <=9:print "%s ------%s LITTLE" % (x,d)elif d >= 10:print "%s ------%s BIG" % (x,d)本文出自 “L.P.F” 博客，请务必保留此出处http://liupengfang1015.blog.51cto.com/6627801/1841087原文：http://liupengfang1015.blog.51cto.com/6627...
本文实例讲述了python中随机函数random用法。分享给大家供大家参考。具体如下：python中的random模块功能非常强大，可以生成各种随机值
#! python
# random
import random
print random.choice([‘apple‘, ‘pear‘, ‘banana‘])
#从数组中随机选择一个元素
print random.sample(xrange(100), 10)
# sampling without replacement
print random.random()
# random float
print random.randrange(6)
# random integer chosen from...
random获取随机数的方法：random()返回一个随机的小于1的实数uniform(x,y0)返回一个随机的指定区间的实数randint(x,y)返回一个随机整数，开区间randrange(x,y)返回一个随机整数，闭区间随机化序列化对象的方法：choice（obj）随机返回序列化对象obj中的一个值sample（obj，n）随机返回序列化对象obj中的n个值shuffle（obj）将序列化对象obj中的数据打乱 原文：https://www.cnblogs.com/Hexdecimal/p/9334098.html
1、random.random 随机生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.0In [2]: print random.random()
0.5448240169342、random.uniform 随机生成指定范围内的随机浮点数In [3]: print random.uniform(10,20)
17.8860791804 3、random.randint 随机生成指定范围内的整数 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，生成的随机数n: a <= n <= bIn [9]: print random.randint(10,20)
...
在Python中，获取随机数的方法大致有如下这些：# -*- coding:utf-8 -*- # 指定编码，否则以下中文注释运行通不过
import random # 导入random# python中利用random获取一个0到1的随机浮点数
a = random.random()
print a # <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">python中利用random获取一定范围内的（10到20）随机浮点数
b = random.uniform(10, 20)
print b# python中利用random获取一定范围内（10到20）的随...
1 # !/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 import random
4
5 schr = [chr(s) for s in range(65,91)] ...
random.randint(1, 10) #产生一个[1, 10]的随机整数（包含1和10）random.random() #产生一个[0.0, 1.0)之间的随机浮点数random.choice(seq) #从序列seq中随机选择一个元素，序列seq可以是list、元组、字符串random.randrange(start, end, step) #产生一个[start, end)之间、间隔为step的随机整数，start、end、step都要为整数random.sample(seq, k) #从序列seq中随机选择k个元素，组成一个新序列，且seq保持不变，序...
本文主要介绍Python的random模块的相关内容，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下，希望能帮助到大家。random模块用于生成伪随机数真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生...
random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。语法（推荐学习：Python视频教程）以下是 random() 方法的语法:import randomrandom.random()注意：random()是不能直接访问的，需要导入random模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。返回值返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。实例以下展示了使用 random() 方法的实例：#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-import random# 生成第一个随机数
print "rand...
Python语言中import的使用很简单，直接使用import module_name语句导入即可。这里我主要写一下"import"的本质。import声明结合了两个操作; 它搜索命名模块，然后将搜索结果绑定到本地范围中的名称。random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。（推荐学习：Python视频教程）以下是 random() 方法的语法:import randomrandom.random()注意：random()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调...
random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。语法（推荐学习：Python视频教程）以下是 random() 方法的语法:import randomrandom.random()注意：random()是不能直接访问的，需要导入random模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。返回值返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。实例以下展示了使用 random() 方法的实例：#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-import random# 生成第一个随机数
print "rand...
random模块用于生成伪随机数，源码位置： Lib/random.py真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计...
在近期进行的一个实验中，需要将数据按一定比例随机分割为两个部分。这一问题的核心其实就是产生不重复随机数的问题。首先想到的递归的方法，然后才发现Python中居然已经提供了此方法的函数，可以直接使用。具体代码如下：