Verwenden Sie das Zufallsmodul in Python, um Zufallszahlen zu generieren.
Mehrere Verwendungen des Zufallsmoduls sind wie folgt
1. Zufällige Gleitkommazahl
random() --- Erzeugt größere Werte größer oder gleich 0 und kleiner als 1 Gleitkommazahl
ret = random.random() print(ret)
uniform(a,b) --- Erzeugt eine zufällige Gleitkommazahl im angegebenen Bereich
ret = random.uniform(1, 4) print(ret)
Zufällige ganze Zahl
randint(a,b) --- 产生a,b范围内的整数,包含开头和结尾
randrange(start, stop,[step]) --- Erzeugt eine Ganzzahl innerhalb des Bereichs von Start und Stop, einschließlich des Anfangs, aber nicht des Endes. Schritt gibt die Schrittgröße für die Generierung von Zufallszahlen an .
ret = random.randrange(1, 6, 2) print(ret)
3. Daten zufällig auswählen
random.choice(lst) --- Daten in der Reihenfolge zufällig zurückgeben
lst = ['a', 'b', 'c'] ret = random.choice(lst) print(ret)
4. Desorganisieren
shuffle() --- Reihenfolge der Liste mischen
lst = ['a', 'b', 'c'] print(lst) # ['a', 'b', 'c'] random.shuffle(lst) print(lst) # ['b', 'a', 'c']
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo generieren Sie Zufallszahlen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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