在许多编程任务中，我们需要生成随机数来模拟实验、生成测试数据或进行随机抽样等操作。在 Python 中，有多种方法可以生成随机数，但有时我们还需要确保生成的随机数是唯一的，且在给定的范围内。...本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数，以满足我们的需求。使用 random 模块Python 中的 random 模块提供了生成随机数的函数和方法。...函数内部使用了一个 set 来存储生成的唯一随机数。我们使用一个循环来生成随机数，并将其添加到 set 中，直到生成的随机数个数达到指定的数量。这样可以确保生成的随机数是唯一的。...使用 random.sample 函数除了自己编写函数来生成唯一随机数，Python 的 random 模块还提供了 sample 函数来直接生成给定范围内的 N个唯一随机数。...因此，确保给定的范围足够大以容纳所需的唯一随机数。结论本文介绍了在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数的方法。我们使用了 random 模块提供的函数和方法来实现这一目标。
这里（stackoverflow）有一篇关于使用Django随机获取记录的讨论。主要意思是说 Python Record.objects.order_by('?')...一个更好的方式是将这个耗费严重的查询换成3个耗费更轻的： Python last = MyModel.objects.count() - 1 # 这是一个获取两个不重复随机数的简单方法 index1...，相应的获取n条记录的代码应该如下： Python sample = random.sample(xrange(Record.objects.count()),n) result = [Record.objects.all...想象一下如果你有十亿行的数据。你是打算把它存储在一个有百万元素的list中，还是愿意一个一个的query？...[:2] 来获取随机记录序列，性能不会比 Python sample = random.sample(xrange(Record.objects.count()),n) result = [Record.objects.all
题目：从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth...我们现在所使用的各种算法复杂度分析的符号，就是他发明的。...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 4被抽中的概率是1/5 5被抽中的概率是1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中的概率是1/3 * 3/4 *...list.size() * Math.random()); System.out.println(list.remove(t)); } } ---- Knuth洗牌算法 在上面的介绍的发牌过程中...该算法的基本思想和 Fisher 类似，每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。
2022-04-21：给定一个包含 [0，n) 中不重复整数的黑名单 blacklist， 写一个函数从 [0, n) 中返回一个不在 blacklist 中的随机整数， 对它进行优化使其尽量少调用系统方法...1 <= n <= 1000000000， 0 <= blacklist.length < min(100000, N)。 力扣710. 黑名单中的随机数。...范围是[0,n)，黑马单有m个；那么随机数的范围变成[0,n-m)。然后随机范围内的数字，碰到黑名单的数根据map映射。 代码用rust编写。...; } struct Solution { size: i32, convert: HashMap, } impl Solution { fn new(n:...n -= 1; while n > blacklist[i as usize] { if n == blacklist[(m - 1) as usize
(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象 df.index...= pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引 查看、检查数据 df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail...s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数...()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行...df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
比如'r+'能在打开一个文本文件用来读写时使用(也可以使用seek方法来实现，请参见本章后面的"随机访问"部分)。...Python对于文本文件的操作方式令人有些惊讶，但不必担心。其中唯一要用到的技巧就是标准化换行符。一般来说，在Python中，换行符(\n)表示结束一行并另起一行，这也是UNIX系统中的规范。...通常来说，逐个字符串读取文件也是没问题的，进行逐行的读取也可以。还可以使用file.readline读取单独的一行(从当前位置开始直到一个换行符出现，也读取这个换行符)。...# 代码清单11-5 再次修改的文本文件 this isn't a haiku 11.3 对文件内容进行迭代 前面介绍了文件对象提供的一些方法，以及如何获取这样的文件对象。...☑ 读写行：使用readline和readlines和(用于有效迭代的)xreadlines方法可以从文件中读取行，使用writelines可以写入数据。
python如果直接操作系统文件，需要用到一个模块：os(Operation System)模块，系统文件 又分为文本文件和二进制文件，能用记事本打开的是文本文件，用记事本打开乱码的是二进制文件 遍历一个盘里面的文件夹用的...os.path.dirname("") 获取一个文件前面的路径，括号中要添件文件整个的路径 >>> os.path.dirname("f:/oswork") 'f:/' pycharm中按着...一个应用程序可使用多个DLL文件， 一个DLL文件也可能被不同的应用程序使用，这样的DLL文件被称为共享DLL文件。...mode操作方式： w:write：向文件中写入内容 写的时候只写一个w或r就行，默认后边会加一个t->wt/rt r:read：从文件中读取内容 +：打开一个文件既可以写入数据也可以读取数据...********************************* 操作系统中的二进制文件： 和文本文件的操作基本没有区别，唯一的区别就是将操作模式mode=r->mode=rb/wb 操作模式b->
如果你认为一个文件的内容是一个大的字符串值，那么read()方法返回存储在文件中的字符串。 或者，您可以使用readlines()方法从文件中获取字符串值的列表，每行文本一个字符串。...该程序的功能如下： 创建 35 个不同的测验 以随机顺序为每个测验创建 50 个多项选择题 按照随机顺序，为每个问题提供正确答案和三个随机错误答案 将测验写到 35 个文本文件中 将答案写到 35 个文本文件中...然后，您需要获得一个随机排列的州列表，稍后可以使用它来创建测验的问题和答案。 将以下代码行添加到randomQuizGenerator.py中： #!...capitalsquiz.txt的答案将被保存在一个名为capitalsquiz_answers.txt的文本文件中。...结果应该打印到屏幕上，并保存到一个新的文本文件中。 正则搜索 写一个打开所有txt文件，并搜索与用户提供的正则表达式匹配的任何一行。结果应该打印到屏幕上。
文件的读写操作从文件指针所在的位置开始，即读会从文件指针所在的位置开始读取，写会从文件指针所在的位置开始写，如有内容，则会被覆盖。 2.按文件中数据的组织形式把文件分为文本文件和二进制文件两类。...文本文件存储的是常规字符串，由文本行组成，通常以换行符'\n'结尾，只能读写常规字符串。文本文件可以用字处理软件如gedit、记事本等进行查看编辑。...os.minor(device) 从原始的设备号中提取设备minor号码 (使用stat中的st_dev或者st_rdev field )。...os.tempnam([dir[, prefix]]) Python3 中已删除。返回唯一的路径名用于创建临时文件。 os.tmpfile() Python3 中已删除。...， 第一个元素为当前文件名 print(sys.argv) print(sys.argv[0]) # 如果获取脚本传入的第n个参数， sys.argv[n] 批量更改文件名 # 创建目录img,在此目录下随机生成
在 Python 中， 可以用 os 模块中的 getcwd() 方法获取当前工作目录： import os os.getcwd() 假如在根目录的 Users 文件夹下有一个文件夹 xiaoaoquan...\n') file1.close() ---- 3.4 读取文本文件 在 Python 中， 使用 open() 函数打开文件时，mode 参数的默认值是“ rt”， 即以文本文件的形式读取文件。...-1) 默认读入从当前位置至文件末尾的内容；当size参数为大于0的正整数n时， 从文件中读入最多n个字符 .readline(size = -1) 默认从文件中读入一行内容；当size参数为大于...0的正整数n时， 从当前行读入最多n个字符 .readlines(hint=-1) 默认返回以文件中所有行为元素构成的列表；当hint参数为大于0的正整数n时，读入的所有行字符数不超过 n行...例如，在使用 readline() 读入一行内容时， 指针会移动到下一个换行符的后面，直到指向文件尾部标记 EOF（end of file）。
要使用上述五个名称随机列出1,000个婴儿名字，我们将执行以下操作：生成0到4之间的随机数，为此，我们将使用函数seed，randint，len，range和zip。...除非另有说明，否则文件将保存在运行环境下的相同位置。 ? 获取数据 要读取文本文件，我们将使用pandas函数read_csv。 ? 这就把我们带到了练习的第一个问题。...该read_csv功能处理的第一条记录在文本文件中的头名。这显然是不正确的，因为文本文件没有为我们提供标题名称。...可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。 可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ? 由于每个姓名名称都有多个值，因此需要汇总这些数据，因此只会出现一次宝贝名称。...这意味着1000行需要变为5.我们可以通过使用groupby函数来完成此操作。 ? 在这里，我们可以绘制出生者列并标记图表以向最终用户显示图表上的最高点。
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) 5列、20行的随机浮动 pd.Series(my_list) 从可迭代的my_list创建一维数组 df.index=pd.date_range...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换
要在 NumPy 数组中获取唯一值的索引（数组中唯一值的第一个索引位置数组），只需在np.unique()中传递return_index参数以及你的数组即可。...如果想要获取唯一行或列，请确保传递axis参数。要找到唯一行，请指定axis=0，对于列，请指定axis=1。...如何获取唯一项和计数 本节介绍 np.unique() 你可以使用np.unique轻松找到数组中的唯一元素。...] 要获取 NumPy 数组中唯一值的索引（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数和你的数组。...如果你想获取唯一的行或列，请确保传递axis参数。要找到唯一的行，请指定axis=0，要找到唯一的列，请指定axis=1。
导入数据： pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename...格式的字符串导入数据 pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard() # 从你的粘贴板获取内容，并传给read_table...创建测试对象： pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) # 创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list) # 从可迭代对象my_list...) # 查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息...) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取： df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列
1、python文件读写的方式 文件读写就是一种常见的IO操作。...python封装了操作系统的底层接口，直接提供了文件读写相关的操作方法；文件读写不需要额外引入第三方库； 一个文件读写的步骤： 1、从硬盘中读取一个文件路径 2、加载文件到内存中，获取文件对象（也叫文件句柄...，文件编码 关于可写可读的三个模式的区别： r+ 覆盖当前文件指针所在位置的字符； w+ 在打开文件时就会先将文件内容清空，适合重写； a+ 只能写到文件末尾，适合追加； 3、文件读取： file...print(line) 4、文件的写入： 写文件和读文件是一样的，唯一区别是调用open()函数时，传入标识符'w','w+'或者'wb'表示写文本文件或写二进制文件； python提供了两个“写..., "2\n", "3\n"]) fl.close()
其他几个问题解决起来要复杂些，将在接下来的几小节分别讨论。 5.1.创建客户端界面 客户端界面是使用模块cmd中的Cmd类实现的，有关其工作原理的详细信息，请参阅“Python库参考手册”。...简单地说，你从Cmd派生出一个子类来创建一个命令行界面，同时对于要让它能够处理的每个命令（如foo），都创建一个方法（如do_foo）。这个方法将命令行余下的内容（一个字符串）作为其唯一的参数。...然后，遍历一个包含url文件的所有行，并使用方法hello将服务器介绍给这些行表示的对等体。...你不用自己去设置密码，可使用自定义函数random_string，它生成一个由Client和Node共享的随机密码字符串。...通过第二个参数指定的目录应包含要共享的文件（新文件也将下载到这个目录）。最后一个参数是对等体的URL。运行这个命令时，将出现类似于下面的提示符： > 下面来尝试获取一个不存在的文件： ?
]等，其中n的范围是从1到词语的长度。...例如，对于像stupedofantabulouslyfantastic这样的词语，可能永远都不在任何语料库，gensim可能会去选择以下两个解决方案中的任意一个 - a）零向量 或 b）具有低幅度的随机向量...输出词的词向量 获取一个词或一组词的词向量，将它们保存在一个文本文件中。例如，这里有一个包含一些随机字的名为queries.txt 的示例文本文件。...我从kaggle收集了这个分析的数据。 在我们开始执行之前，有一个关于训练文件的警告。...此外，文档中不应有引号，一个文档中的所有内容都应该在一行中。 ? 事实上，我选择这篇文章的数据的原因是数据已经完全按照所需的默认格式提供了。
可以使用 os 模块 中的 getcwd( ) 方法获取当前参照目录的信息。...解释器会从 d 盘根目录下查找 guoke.txt 文件 描述符： 使用 open( ) 函数打开一个文件后，python 解释器系统会为此文件指定一个唯一的数字标识符。...Unix 的行结束 '\n'、Windows 中为 '\r\n' 从流中读数据时，如果 newline 为 None，则启用平台约定换行模式。...，python 会分配一个唯一的数字描述符号 @abstractmethod def fileno(self) -> int: pass #刷新缓存中的内容...@abstractmethod def readable(self) -> bool: pass # 从文件中读取一行；换行符（\n）留在字符串的末尾
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成，具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中，我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法，同时考虑代码的性能和可读性。...拆分（） 方法 拆分文本文件最直接的方法之一是使用 Python 中内置的 split（） 函数。基于指定的分隔符，此函数将字符串拆分为子字符串列表。...然后我们创建一个名为行的空列表。接下来，我们使用 for 循环遍历文件对象。 readline（） 方法在 for 循环中的文件对象上调用，该对象一次从文件中读取一行并将其分配给变量行。...接下来，以与以前相同的方式打开文件，并在文件对象上调用 fileno（） 方法来获取文件的文件描述符。 它作为第一个参数传递给 mmap（） 函数，以及 0 和 mmap。...这会将字符串拆分为子字符串列表，其中每个子字符串对应于原始文件中的一行。最后，结果存储在变量行中。 结论 总之，使用 Python 拆分文本文件的最快方法取决于文件的大小。
第一个例子的要求为：创建程序 ，从命令行接受数字 N，在一个 Excel 电子表格 中创建一个 N×N 的乘法表，另外行 1 和列 A 应该用做标签，应该使用粗体。最终的实现效果如下： ?...这里第一步我们使用openpyxl.Workbook()函数创建了一个对象，并将该对象的引用返回存在wb变量中，而不是从已有的Excel文件加载。...第二个例子要求为：创建一个程序，它接受两个整数和一个文件名字符串作为 命令行参数。我们将第一个整数称为 N，第二个整数称为 M。程序应该从第 N 行开 始，在电子表格中插入 M 个空行。...最终实现如下，在第4行插入5个空行： ? 实现思路为：先将前N行的数据存起来，原封不动放到新的工作表中；第N+1行到最后，每个单元格的行加M，整体后移M。实现代码如下： ? ?...第一个文本文件中的行将写入 列 A 中的单元格，第二个文本文件中的行将写入列 B 中的单元格，以此类推。 这里我准备了几份文本文件，我们将这些文件以单元格的形式写入Exel文件： ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
