random.random
random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0
random.uniform
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
print random.uniform(10, 20)
print random.uniform(20, 10)
# 18.7356606526
# 12.5798298022
random.randint
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
print random.randint(12, 20) # 生成的随机数 n: 12 print random.randint(20, 20) # 结果永远是20
# print random.randint(20, 10) # 该语句是错误的。下限必须小于上限
random.randrange
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。如:random.randrange(10, 100, 2),结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效
random.choice
random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下:sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。下面是使用choice的一些例子:
print random.choice("学习Python")
print random.choice(["JGood", "is", "a", "handsome", "boy"])
print random.choice(("Tuple", "List", "Dict"))
random.shuffle
random.shuffle(x[, random]),用于将一个列表中的元素打乱。如:
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."]
random.shuffle(p)
print p
# ['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...']
random.sample
random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回
print slice
print list # 原有序列并没有改变
随机整数:
>>> random.randint(0,99)
# 21
随机选取0到100间的偶数:
>>> random.randrange(0, 101, 2)
# 42
随机浮点数:
>>> random.random()
0.85415370477785668
>>> random.uniform(1, 10)
# 5.4221167969800881
随机字符:
>>> random.choice('abcdefg%^*f')
# 'd'
多个字符中选取特定数量的字符:
random.sample('abcdefghij', 3)
# ['a', 'd', 'b']
多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串:
>>> import string
>>> string.join( random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3) ).replace(" ","")
# 'fih'
随机选取字符串:
>>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )
# 'lemon'
洗牌:
>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.shuffle(items)
>>> items
# [3, 2, 5, 6, 4, 1]

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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