使用python的randomn函数生成一个随机小数

时间: 2023-07-16 22:13:17 浏览: 259
可以使用Python标准库中的random模块来生成随机小数。具体实现代码如下: ```python import random # 生成一个0到1之间的随机小数 random_float = random.random() print(random_float) ``` 输出结果会是一个随机小数,例如: ``` 0.6539648344931073 ```
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python生成任意个递减的随机小数

在Python中,你可以使用random库的randrange()函数配合步长参数来生成任意个递减的随机小数。步长应设置为负值,表示递减。这是一个例子: ```python import random def generate_decreasing_random_numbers(n, start, end): if start > end: # 确保start大于end以保证递减顺序 raise ValueError("Start value should be less than end value for a decreasing sequence.") return [random.randrange(start, end - step, -step) for _ in range(n)] # 示例 n = 5 # 需要生成的随机数个数 start = 10.0 # 序列开始点 end = 1.0 # 序列结束点 (不包括) step = 0.1 # 步长 decreasing_numbers = generate_decreasing_random_numbers(n, start, end) print(f"生成的递减随机小数组: {decreasing_numbers}")

python random randomn

### Python `random` 模块的用法 #### 基本功能概述 Python 的 `random` 模块提供了用于生成伪随机数的各种函数。这些函数可用于模拟赌博游戏中的骰子投掷、卡片抽取,或是实现更复杂的算法如蒙特卡洛方法。 #### 主要类与函数说明 - **种子设置** 为了能够重现相同的随机序列,在程序开始处通常会调用 `seed()` 函数来设定初始条件: ```python import random random.seed(10) # 使用固定的整数值作为种子 print(random.random()) # 输出固定的结果 ``` - **浮点数范围内的随机值** 可以通过 `random()` 方法获得介于 0 和 1 之间的均匀分布的小数;如果想要指定上下限,则可使用 `uniform(a, b)`: ```python print(random.uniform(1.5, 9.5)) # 返回 [1.5, 9.5] 内的一个随机实数 ``` - **离散型概率分布下的整数选取** 当需要从特定区间内选出一个随机整数时,可以利用 `randint(a,b)` 或者 `randrange(start, stop[, step])` 来完成此操作: ```python print(random.randint(3, 8)) # 包含边界值在内的闭合区间 [3, 8] print(random.randrange(0, 10, 2)) # 开放左端点并允许步长参数 (0, 2, 4, 6, 8) ``` - **列表元素的选择** 对于已有的集合或数组类型的数据结构而言,可以直接采用 `choice(seq)` 及其变体 `choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)` 进行单次或多轮抽样: ```python my_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] print(random.choice(my_list)) print(random.choices(['red', 'black'], [18, 20], k=10)) # 加权采样十个样本 ``` - **洗牌操作** 有时可能希望打乱现有顺序而不改变原始容器的内容,这时就可以借助 `shuffle(x[, random])` 实现原地混排效果: ```python cards = list(range(52)) random.shuffle(cards) print(cards[:5]) ``` 以上就是关于 Python 中 `random` 模块的一些基本介绍及其典型应用场景[^1]。
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给定一个页面语料库、一个当前页面和一个阻尼因子的情况下,transition_model应该返回一个字典,表示随机游走模型接下来访问的页面的概率分布。 ■ 该函数接受三个参数:corpus、page和damping_factor。 Ø corpus是一个Python字典,将页面名称映射到该页面链接到的所有页面的集合。 Ø page是一个字符串,表示随机游走当前所在的页面。 Ø damping_factor是一个浮点数,表示生成概率时要使用的阻尼因子。 ■ 该函数的返回值应该是一个Python字典,语料库中的每一页都有一个键。每个键都应映射到一个值,该值表示随机游走接下来选择该页面的概率。此返回的概率分布中的值总和应为1。 Ø 对于概率damping_factor,随机游走应该以相等的概率随机选择其中一个链接page。 Ø 对于概率1- damping_factor,随机游走应该以相等的概率随机选择语料库中的所有页面之一。 ■ 例如,如果 corpus是{"1.html": {"2.html", "3.html"}, "2.html": {"3.html"}, "3.html": {"2.html"}},page是"1.html",以及damping_factor是0.85,则transition_model输出应该是{"1.html": 0.05, "2.html": 0.475, "3.html": 0.475}。这是因为我们以0.85的概率随机选择从第1页转到第2页或第3页(因此第2页或第3页中的每一页都有0.425的概率开始),但每个页面都会获得额外的 0.05,因为我们的概率为 0.15在所有三个页面中随机选择。 ■ 如果page没有外向链接,则transition_model应该返回一个概率分布,即以相等的概率在所有页面中随机选择。(换句话说,如果一个页面没有链接,我们可以假设它有指向语料库中所有页面的链接,包括它自己。) 2、sample_pagerank函数应该接受一个网页语料库、一个阻尼因子和一些样本,并为每个页面返回一个估计的PageRank值。 ■ 该函数接受三个参数:corpus、adamping_factor和n。 Ø corpus是一个Python字典,将页面名称映射到该页面链接到的所有页面的集合。 Ø damping_factor是一个浮点数,表示transition_model要使用的阻尼因子。 Ø n是一个整数,表示应该生成以估计 PageRank 值的样本数。 ■ 该函数的返回值应该是一个Python字典,语料库中的每一页都有一个键。每个键都应映射到一个值,该值表示该页面的估计PageRank(即,对应于该页面的所有样本的比例)。该字典中的值总和应为1. ■ 第一个样本应该通过从页面中随机选择来生成。 ■ 对于每个剩余样本,下一个样本应该基于前一个样本的转换模型从前一个样本生成。 Ø 您可能希望将前一个样本连同corpus和damping_factor一起传递到您的transition_model函数中,以获得下一个样本的概率。 Ø 例如,如果转移概率是{"1.html": 0.05, "2.html": 0.475, "3.html": 0.475},那么 5% 的时间生成的下一个样本应该是“1.html”,47.5% 的时间生成的下一个样本应该是“2.html”,47.5% 的时间生成的下一个样本应该是“3.html”。 ■ 您可能会认为n至少是1. 3、iterate_pagerank函数应该接受一个网页语料库和一个阻尼因子,根据上面描述的迭代公式计算PageRanks,返回每个页面的PageRank,精确到0.001以内。 ■ 该函数接受两个参数:corpus和damping_factor。 Ø 这corpus是一个Python字典,将页面名称映射到该页面链接到的所有页面的集合。 Ø 是damping_factor一个浮点数,表示要在PageRank公式中使用的阻尼因子。 ■ 该函数的返回值应该是一个Python字典,语料库中的每一页都有一个键。每个键都应映射到表示该页面的PageRank的值。该字典中的值总和应为1. ■ 该函数应首先为每个页面分配一个等级1 / N,其中N是语料库中的页面总数。 ■ 然后,根据“背景”部分中的PageRank公式,该函数应根据所有当前排名值重复计算新的排名值。(即,根据链接到它的所有页面的PageRank计算页面的PageRank)。 Ø 一个根本没有链接的页面应该被解释为语料库中的每个页面(包括它自己)都有一个链接。 ■ 这个过程应该重复,直到没有PageRank值在当前排名值和新排名值之间的变化超过0.001。 pagerank.py除了规范要求您实现的三个函数之外,您不应修改任何其他内容,尽管您可以编写其他函数和/或导入其他Python标准库模块。如果熟悉它们,您也可以import numpy或pandas,但不应使用任何其他第三方Python模块。

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