本文基于VS2022、pycharm和前面的知识,写一个凭借分支与循环的小游戏,比如: 写一个猜数字游戏 游戏要求:
没想到大家对于实战类的热情很高,已经有好几个小伙伴催更了。所以马不停蹄地写了这篇,我们继续来带大家用Python做一些简单的项目,带领大家实际练习,最终熟练掌握这门语言。
tkinter库的那篇博客(python笔记:可视化界面写作尝试)真的是写的我心力憔悴啊,其实东西并不难,就是多,然后一开始又没有找到比较靠谱的官方文档,搞得我没写一个组件的应用就得去看源码,然后自己写代码尝试,搞得累的半死。
(圆周率)是一个无理数,即无限不循环小数。精确求解圆周率 是几何学、物理学和很多工程学科的关键。
#猜随机数小游戏代码如下 from random import randint num = randint(0, 100) #import random 可采用引入模块的形式写随机数代码 #num = random.randint(0, 100) num_you = int(input("please input your number:")) while num_you != num: if num_you < num: print("your number", num_you,
#猜随机数小游戏代码如下 from random import randint num = randint(0, 100) #import random 可采用引入模块的形式写随机数代码 #num = random.randint(0, 100) def judge(): _yournum = int(input("please input your number:")) i = 1 while _yournum != num: if _yournum < num:
我第一眼看到的时候心想,这个还不简单?直接random.randint(1,999999999999)就完事了。
代码: inputs = int(input("Please enter a numbser: ")) i = 0 while inputs: inputs = inputs - 1 i += 1 print(i) 解析: 输入的表示关键字input来实现,而在Python2中用的rawinput来实现的输入,思路也很简单,循环输入的次数,3就循环3次,10就循环10次,循环的数重1开始即可,只要注意防止死循环即可
本系列文章将会以通俗易懂的对话方式进行教学,对话中将涵盖了新手在学习中的一般问题。此系列将会持续更新,包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学,基础编程语言教学适用于零基础小白,之后实战课程也将会逐步更新。
生成随机数在日常工作中的使用率也很高。虽说Python标库自带了生成随机数的功能。但是我想写一个函数,既可以生成数字,又可以生成字符串。而且还可以指定长度,自由自在的生成需要的数据。把它放在我的工具库中,工作过程中需要的时候,随时随地调用,可不快哉。
日常水群时看到的题目,刚看到的时候在写实验报告,所以大致看了一下,是php伪随机数漏洞,
有些时日没发新课了,今天来说一说python中的random模块。 random模块的作用是产生随机数。之前的小游戏中用到过random中的randint: import random num = random.randint(1,100) random.randint(a, b)可以生成一个a到b间的随机整数,包括a和b。 a、b都必须是整数,且必须b≥a。当等于的时候,比如: random.randint(3, 3) 的结果就永远是3 除了randint,random模块中比较常用的方法还有: rand
实现一个猜数字游戏,首先使用 random 模块中的随机函数生成一个位于 [1, 100] 范围内的数字,然后让机器人玩家来猜,比较机器人玩家猜的数字和生成的随机数,如果随机数大于玩家猜的数字告诉玩家猜的数字过小,如果随机数小于玩家猜的数字告诉玩家猜的数字过大,直到玩家猜到正确的数字。
最近edwardz(彭博)提交了个jumpserver的未授权rce,可以说是非常精彩,复现下来后发现确实是一个很经典的伪随机例子,这也是我一直想写但是找不出合适例子做教学的一套组合拳,现在正好借这个漏洞来写一写。
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章:NumPy 基础:数组和矢量计算 后,在进行下一步阅读高级应用前,先整理本章内容,做个笔记备查,也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库,并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装,那么可以在cmd(windows下)中使用 pip install numpy 命令安装,ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
根据文章内容,撰写摘要总结如下:本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数,包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中,数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念,通过这些函数,我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外,数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念,这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
作为一个用python的生信工程师,平时工作中除了用python来处理些文本文件和搭建流程,没事也想探索些其他有趣的功能。这几天就在网上学习了下如何用python编写验证码,感兴趣的同学也一起来学习下吧! 01 验证码的作用及干扰机制 在编写验证码之前,我们首先来了解下验证码是用来干嘛的吧: 验证码主要是为了防止暴力破解,爬虫模拟登陆以及各种键盘钩子进行登陆;验证码能起到干扰作用的机制主要是靠背景点或线条进行干扰,以及对文字进行扭曲。 02 Python编写验证码实战 我们先来看下采用python编写验
在Python编程中,我们经常需要生成随机数来模拟真实情况、实现游戏逻辑、进行数据采样等。Python提供了一个名为random的内置库,它为我们提供了丰富的随机数生成功能。本文将详细介绍random库的使用,包括随机数生成、随机数种子、随机选择元素、洗牌等,让我们一起探索这个强大的库。
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。
在C语言我们可以用rand和srand函数来生成随机数,且这些函数需要用到的库为<stdlib.h>。
有时候需要从大文件中随机抽取N行出来进行模拟,但是用python或者别的语言感觉不太方便,linux下直接分割感觉会更快捷。一般可以考虑以下的方法:
在现代数据科学和机器学习领域,随机性是解决许多问题的关键。而NumPy作为Python中一流的科学计算库,其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具,用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。本文将深入探讨NumPy中常用的随机函数,为你揭示其背后的原理以及如何在数据科学项目中充分利用这些功能。无论你是新手还是经验丰富的开发者,本文都将帮助你更好地理解和应用NumPy的随机函数,为你的项目注入新的活力。
随机种子(Random Seed)是计算机专业术语,一种以随机数作为对象的以真随机数(种子)为初始条件的随机数。一般计算机的随机数都是伪随机数,以一个真随机数(种子)作为初始条件,然后用一定的算法不停迭代产生随机数。
用之前所学的所有if知识点做一个大应用,也就是一个和电脑的猜拳小游戏,猜拳游戏也就是我们玩过的石头剪刀布。一般这个游戏可以2个或者多个人一起玩,因为我们在电脑上写代码我们就来和电脑玩一下。
Python中常见的数据结构可以统称为容器。 序列(如列表和元组)、 映射(如字典) 集合(set)是三类主要的容器。
1、docker卷是持久化的方法,写一个python例子并打包,使用docker卷。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化,到将数据分成随机的训练和测试集,再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗(random shuffling),生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
01 前言 以前做DDOS的实验都是用python来编写工具的,开始不会编写结构不会算校验和的时候就用scapy写,后来学会了报文结构开始自己构造各种报文,但是用python写成之后虽然是能实现基本功
如上所述,我们可以使用Python库做各种事情,如创建虚拟环境、单元测试、创建数独解算器等。我们可以用Python做的另一个简单活动是生成随机数。
Random库Python中用于生成随机数的一个标准库。计算机没有办法产生真正的随机数,但它可以产生伪随机数。
由于生成真正的随机数过于昂贵,所以Python、Java等语言都内置了「伪随机数生成算法」。虽然生成的数字序列是完全可预测的,但它看起来就像是真正的随机数。
本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识。
随机性一直是机器学习的重中之重。随机性一直作为工具或特征,出现在数据准备和学习算法中,将输入数据映射到输出数据以作出预测。为了理解机器学习中的统计方法,你必须了解机器学习中随机性的来源,即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。
honggfuzz在对输入文件进行变异前,会先创建个临时文件名(honggfuzz+pid+time),然后将输入数据变异后写入临时文件。
严格来说,本文的2个代码不算花式编程,在Python中就应该是这样写。 1、生成包含20个随机数的列表,然后删除其中的所有奇数。 from random import randrange lst = [randrange(10) for _ in range(20)] print(lst) lst = list(filter(lambda x: x%2==0, lst)) print(lst) 某次运行结果为: [6, 3, 9, 6, 6, 7, 5, 3, 4, 0, 6, 6, 5, 9, 4, 7,
(1)random是Python3标准库中的一个模块,引用时,只需直接使用import关键词导入即可。如果使用了from关键字,则应与import结合起来使用。
random.random() — 生成一个从0.0(包含)到 1.0(不包含)之间的随机浮点数;
在编程中,生成随机整数数组是一项非常常见的任务。本文将介绍如何使用Python语言来生成随机整数数组,帮助读者掌握这一有用的编程技巧。通过实际的代码示例,我们将逐步指导读者完成生成随机整数数组的过程,并提供一些实际应用的建议。
前面学了很多的机器学习的理论知识了,但是纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
#生成某区间内不重复的N个随机数的方法 import random; #1、利用递归生成 resultList=[];#用于存放结果的List A=1; #最小随机数 B=10 #最大随机数 COUNT=10 #生成随机数的递归数学,参数counter表示当前准备要生成的第几个有效随机数 def generateRand(counter): tempInt=random.randint(A,B); # 生成一个范围内的临时随机数, if(counter<=COUNT): # 先看随
python中有两个模块可以生成随机数,该博客以的numpy模块为例进行生成随机数。(因为矩阵要生成大量的随机数据,故推荐使用numpy模块生成随机数)
按相同的顺序生成随机数。这里的“头”,即是random.seed(seed)声明后,随机数函数的首次调用;
# 猜随机数小游戏代码如下 from random import randint num = randint(0, 100) game_times = 0 # 玩家游戏次数 min_times = 0 # 最短次数猜中 total_times = 0 # 共猜测次数 times = 0 # 本次多少轮猜出答案 scores = {} # 记录数据的字典 # import random 可采用引入模块的形式写随机数代码 # num = random.randint(0, 100) def judge
1、random.seed()可以给随机数设置种子,使用相同的种子会生成相同的随机值。
猜数字。利用 random 函数随机生成一个1~100之间的数并存储在变量中,然后使用条件判断以及循环方式编写一个猜数字的环节:
上一篇文章中介绍了消息验证码,这篇文章咱们来聊聊随机数。随机数看起来是一个很简单的概念,不论哪种编程语言都提供了简单的生成随机数的方法,有必要单独写一篇文章么?
这篇文章主要介绍了python中的随机数种子seed()用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。
如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处,下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系,希望你会有所收获,以下就是这篇文章的介绍。
1.参生n--m范围内的一个随机数: random.randint(n,m)
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