【Python】random库

#计算机并不能真正产生随机数 #若想程序复现,可以使用随机种子,否则,默认采用第一次调用随机库时的系统时间作为随机种子. 1.最简单用法 #随机产生0-1的小数,包括0和1 import random as r for i in range(20): a = r.random() print(a) 2.拓展用法 import random as r r.seed(10) #加上这一句会发现每次运行产生的随机数相同,数值是任意的 a = r.randint(1,10) #产生1到10的整数,包括1

想想这么多年,也是没有好好梳理一下自己的知识体系,以至于总是会有书到用时方恨少的遗憾. 最近既然有学习的动力,干脆就趁着这份工作不是特别忙的机会,写一点东西吧,也理理自己的逻辑思维能力. python有哪些库? 这个问题呢可以参照http://blog.csdn.net/python_wangjunji/article/details/8689297这篇博文来看. 当然咯,首先要先推荐一个可厉害的学习程序:Dash.学编程必备查询库,各种语言,专治"我要看源码病". 那第一篇呢,我就先

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

1.math库 1 >>> from math import * 2 >>> 2*pi 3 6.283185307179586 4 >>> e 5 2.718281828459045 6 >>> ceil(2.3) 7 3 8 >>> floor(2.3) 9 2 10 >>> pow(2,3) 11 8.0 12 >>> log(e) 13 1.0 14 >>>

Beautiful Soup标准库是一个可以从HTML/XML文件中提取数据的Python库,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式,Beautiful Soup将会节省数小时的工作时间.pymongo标准库是MongoDb NoSql数据库与python语言之间的桥梁,通过pymongo将数据保存到MongoDb中.结合使用这两者来爬去喜马拉雅电台的数据... Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是

在之前对Python对象的介绍中 (面向对象的基本概念,面向对象的进一步拓展),我提到过Python"一切皆对象"的哲学,在Python中,无论是变量还是函数,都是一个对象.当Python运行时,对象存储在内存中,随时等待系统的调用.然而,内存里的数据会随着计算机关机和消失,如何将对象保存到文件,并储存在硬盘上呢? 计算机的内存中存储的是二进制的序列 (当然,在Linux眼中,是文本流).我们可以直接将某个对象所对应位置的数据抓取下来,转换成文本流 (这个过程叫做serialize),

继上一篇介绍了python的多线程和基本用法.也说到了python中多线程中的同步锁,这篇就来看看python中的多线程同步问题. 有时候很多个线程同时对一个资源进行修改,这个时候就容易发生错误,看看这个最简单的程序: import thread, time count = 0 def addCount(): global count for i in range(100000): count += 1 for i in range(10): thread.start_new_thread(ad

1 操作系统接口 os 模块提供了一系列与系统交互的模块: >>> os.getcwd() # Return the current working directory '/home/minix/Documents/Note/Programming/python/lib1' >>> os.chdir('~/python') # Change current working directory Traceback (most recent call last): File

Python标准库——走马观花 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python有一套很有用的标准库(standard library).标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的.它是Python的一个组成部分.这些标准库是Python为你准备好的利器,可以让编程事半功倍. 我将根据我个人的使用经验中,挑选出标准库三个方面的包(package)介绍: Python增强 系统互动 网络 第一类:Pyth

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科