python随机数

文章目录 Numerical Python介绍 基础数据结构ndarray数组 为什么引入ndarray数组 ndarray数组和list列表分别完成对每个元素增加1的计算 ndarray数组和list列表分别完成相加计算 如何创建ndarray数组 查看ndarray数组的属性 改变ndarray数组的数据类型和形状 ndarray数组的基本运算 标量和ndarray数组之间的运算 两个ndarray数组之间的运算 ndarray数组的索引和切片 ndarray数组的统计运算 随机数np.random 创建随机ndarray数组 设置随机数种子 随机打乱ndarray数组顺序 随机选取元素 线性代数 Numpy保存和导入文件 Numpy应用举例 Numpy应用举例——计算激活函数 Numpy应用举例——图像翻转和裁剪 课程作业 1 使用numpy计算tanh激活函数 2 统计随机生成矩阵中有多少个元素大于0 Numerical Python介绍 Numpy是Numerical Python的简称，是Python中高性能科学计算和数据分析的基础包。Numpy提供了一个多维数组类型ndarray，它具有矢量算术运算和复杂广播的能力，可以实现快速的计算并且能节省存储空间。在使用Python调用飞桨API完成深度学习任务的过程中，通常会使用Numpy实现数据预处理和一些模型指标的计算

转载自： http://blog.chinaunix.net/u1/43271/showart_373575.html 随机整数： >>> import random >>> random.randint(0,99) 21 随机选取0到100间的偶数： >>> import random >>> random.randrange(0, 101, 2) 42 随机浮点数： >>> import random >>> random.random() 0.85415370477785668 >>> random.uniform(1, 10) 5.4221167969800881 随机字符： >>> import random >>> random.choice('abcdefg&#%^*f') 'd' 多个字符中选取特定数量的字符： >>> import random 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 random >>> import string >>> string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).r eplace(" ","") 'fih' 随机选取字符串：

随机输入8个数，将这8个数放入列表中，打印列表中最大值和最小值 （请使用不同的方式实现，最少2种不同的方式） #使用循环取值支持输入，并检测异常，冒泡输入8位 list_1 = list() try: for i in range(8): num = eval(input('请输入数字')) list_1.append(num) print(list_1) c = list_1[0] for i in list_1: if c!=i: if c<i: c=i list_max=i for b in list_1: if b!=c: if c>b: c=b list_min=c print(list_max) print(list_min) except Exception as e: print(e) 来源： CSDN 作者： 球球耶 链接： https://blog.csdn.net/zs_pnzzz/article/details/103627437

注意：本标题的“自动化测试” 包括性能测试 与UI级的自动化测试 　　经常会被问到如何解决验证码的问题，在此记录一下我所知道的几种方式。 　　对于 web 应用来说，大部分的系统在用户登录时都要求用户输入验证码，验证码的类型的很多，有字母数字的，有汉字的，甚至还要用户输入一条算术题的答案的，对于系统来说使用验证码可以有效果的防止采用机器猜测方法对口令的刺探，在一定程度上增加了安全性。但对于测试人员来说，不管是进行性能测试还是自动化测试都是一个棘手的问题。 下面来谈一下处理验证码的几种方法。 去掉验证码 　　这是最简单的方法，对于开发人员来说，只是把验证码的相关代码注释掉即可，如果是在测试环境，这样做可省去了测试人员不少麻烦，如果自动化脚本是要在正式环境跑，这样就给系统带来了一定的风险。 设置万能码 　　去掉验证码的主要是安全问题，为了应对在线系统的安全性威胁，可以在修改程序时不取消验证码，而是程序中留一个“后门” --- 设置一个“万能验证码”，只要用户输入这个“万能验证码”，程序就认为验证通过，否则按照原先的验证方式进行验证。 # coding=utf-8 import random # 生成0到10之间的随机数 # d = random.uniform(0,10) # print d # 生成一个1000到9999之间的随机整数 d = random.randint(1000

Python中产生随机数 一.Python自带的random库 1.参生n--m范围内的一个随机数: random.randint(n,m) 2.产生0到1之间的浮点数: random.random() 3.产生n---m之间的浮点数: random.uniform(1.1,5.4) 4.产生从n---m间隔为k的整数: random.randrange(n,m,k) 5.从序列中随机选取一个元素: random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) 6.在一些特殊的情况下可能对序列进行一次打乱操作: random.shuffle([1,3,5,6,7]) import random # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print( random.randint(1,10) ) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数 print( random.random() ) # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数 print( random.uniform(1.1,5.4) ) # 从序列中随机选取一个元素 print( random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) ) # 生成从1到100的间隔为2的随机整数 print( random.randrange(1,100

1.a=["1","2","3"] print(random.choice(a))， 随机返回列表a中的一个元素 print(random.sample(a,2)), 随机返回列表a中的两个元素 print(random.randint(0,9))，随机返回0-9中的一个整数 print(random.uniform(0,9)),随机返回0-9中的一个浮点数 来源： https://www.cnblogs.com/xwenwu/p/11950257.html

CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？ 所有的初始化方法都定义在 tensorflow/python/ops/init_ops.py 1、 tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的。 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initializer()， 也可以简写为tf.Zeros() b、tf.ones_initializer(), 也可以简写为tf.Ones() 例：在卷积层中，将偏置项b初始化为0，则有多种写法： conv1 = tf . layers . conv2d ( batch_images , filters = 64 , kernel_size = 7 , strides = 2 , activation = tf . nn . relu , kernel_initializer = tf . TruncatedNormal ( stddev = 0.01 ) bias_initializer = tf . Constant ( 0 ), ) 或者： bias

1. Python数字类型的作用 Python数字类型用来存储数值，它是不可变对象，一旦定义之后，其值不可以被修改。如果改变了数字类型的值，就要重新为其分配内存空间。 定义一个数字类型的变量：a = 100, 变量a就存储了100这个数值 2. Python支持三种不同的数值类型 (1)整型(int)：Python整型数据，包含正整数和负整数。在Python3中，整型是没有限制大小的，也没有Python2中的Long类型。 同时可以使用十六进制(0x)或八进制(0o)来表示一个整数。 (2)浮点型(float): Python浮点型由整数部分和小数部分组成，也可以使用科学计数法表示，比如：3.14e+10, 60.99E-5 (3)复数(complex): 复数由实数部分和虚数部分组成，可以使用a + bj或者complex(a, b)来表示，其中a是实数部分，b是虚数部分。复数的实部a和虚部b都是浮点型。 3. Python数字类型转换 Python数字类型转换就是将一个数据内置的类型进行转换，而数据类型的转换，只需要将数据类型作为函数名即可。 数字类型转换的函数方法如下： int(x): 将x转换为一个整数； float(x): 将x转换为一个浮点数 complex(x): 将x转换为一个复数，其中实部为x，虚部为0； complex(x, y): 将x和y转换为一个复数

在 python 中，要使用随机数，首先需要导入 随机数 的 模块 ----“工具包” import random 导入模块后，可以直接在 模块名称 后面敲一个 . 然后按TAB键，会提示该模块中包含的所有函数 random.randint(a,b) 返回（a,b）之间的整数，包含a和b 例如： random.randint(12,20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 random.randint(20,20) #结果永远是20 random.randint(20,10) #该语句是错误的，下限必须小于上限 来源： https://www.cnblogs.com/wuxiangxu/p/11927471.html

arcgis python 随机数 语法用法一例: //--------------------------------------------- //定义函数getnums 返回一个随机数(0,5) def getnums(): return arcgis.rand('Integer 0 5') 调用方法 Expression: getnums() Expression Type: PYTHON_9.3 --the--end--- ————————————————------------------------------------------------- #coding:UTF-8 import time import random import re # 根据时间返回，返回随机年月日时间 def getRandomDate(sYear, sMonth, sDay, eYear, eMonth, eDay): a1=(sYear,sMonth,sDay,0,0,0,0,0,0) a2=(eYear,eMonth,eDay,23,59,59,0,0,0) start=time.mktime(a1) end=time.mktime(a2) t=random.randint(start,end) date_touple=time.localtime(t) date=time