Day5---Python的random库】的更多相关文章

python中用于生成伪随机数的函数库是random 因为是标准库,使用时候只需要import random random库包含两类函数,常用的共8个 --基本随机函数: seed(), random() --扩展随机函数:randint(), getrandbits(), uniform(), randrange(), choice(), shuffle() random.random()    生成一个 0 -1之间的浮点数 random.randint(10,100)    生成一个[a,…
1.random库的使用: random库是使用随机数的Python标准库从概率论角度来说,随机数是随机产生的数据(比如抛硬币),但时计算机是不可能产生随机值,真正的随机数也是在特定条件下产生的确定值,只不过这些条件我们没有理解,或者超出了我们的理解范围.计算机不能产生真正的随机数,那么伪随机数也就被称为随机数--伪随机数:计算机中通过采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列元素python中用于生成伪随机数的函数库是random因为是标准库,使用时候只需要import random random库…
random库是用于产生并运用随机数的标准库 1. random库函数 (1)random.seed(a) 设置随机种子数,可以是浮点数或整数,如果不设置的话,则random库默认以系统时间产生当作随机数种子,设置种子的好处是可以重复再现相同的随机数序列 (2)random.random() 生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数,不包括1.0 (3)random.randint(a,b) 生成一个[a,b]之间的随机整数,包括整数b (4)random.getrandbits(k) 生成一个…
基本随机函数 计算机产生随机数是需要随机数种子的,例如 给定一个随机数种子,就能利用梅森旋转算法产生一系列随机序列 每一个数都是随机数,只要随机种子相同,产生的随机数和数之间的关系都是确定的 随机种子确定了随机序列的产生 基本随机函数 seed() 初始化随机数种子 random()生成一个[0.0,1.0]之间的随机小数 如果用随机种子10,产生0.57++++..... 如果不使用随机数种子,它使用的是当前系统时间,后面产生的结果是完全不可再现的 而使用随机数种子,可以将随机数再现 rand…
蒙特卡罗方法求解圆周率 随机向一个正方形以及其内切圆(半径为1)的图形中随机抛洒大量的点,计算每个点到圆心的距离从而判断该点在圆内或圆外,用圆内的点除以总点数就是π/4的值.点数越多,值就越精确. 具体算法如下: 运算结果:…
种子相同,随机数相同…
记录Python使用turtle库与random库绘制雪花,代码非常容易理解,画着玩玩还是可以的. 完整代码如下:   效果图如下:  …
今天来开发一个简单的数字逻辑游戏,猜数字(数字炸弹) 首先开发游戏第一件事,了解需求. 猜数字游戏规则: 计算机随机生成一个指定范围的数字,由玩家来猜测, 之后计算机会根据玩家提供数字来与自己生成的数字进行对比,并返回结果太大或者太小 例:计算机随机生成1-100的数字53,玩家猜测为50,计算机对比结果后返回结果:太小了 多次重复直到玩家猜中数字,游戏结束统计分数. 需求分析: 1.计算机随机生成数字: 2.与输入结果进行比较,返回太大太小结果: 3.判定是否回答正确,结束游戏: 3.记录分数…
伪随机数:采用梅森旋转算法生成的伪随机序列中元素 使用random库 一.基本随机函数 随机数需要一个种子,依据这个种子通过梅森旋转算法产生固定序列的随机数.seed(a=None)  初始化给定的随机数种子,默认为当前系统时间 random()   生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数 >>> import random >>> random.seed() >>> random.random() 0.6229016948897019 >&g…
1.math库 >>> from math import * >>> 2*pi 6.283185307179586 >>> e 2.718281828459045 >>> ceil(2.3) 3 >>> floor(2.3) 2 >>> pow(2,3) 8.0 >>> log(e) 1.0 >>> log10(100) 2.0 >>> sqrt…