标签：Python 本文展示如何轻松地在Python中生成随机和唯一的数据，这里将使用一个名为faker的库。...安装库 首先，使用pip安装库： pip install faker 在Python中生成随机数据 要使用Python faker库生成随机数据，只需要一个faker对象，它可以让我们生成随机名称、地址...如下图3所示，所有生成的10000个名称都是唯一的。 图3 国外随机数据 Faker不仅可以生成英语数据，还可以生成其他语言和地区的数据。默认情况下，faker中的区域设置为US/English。...图4 为了在随机数生成器中添加多个区域设置，只需要将区域设置列表传递到Faker()构造函数中。 图5 什么样的随机数据可用？ 如何找出faker可以生成什么样的随机数据呢？...然后，可以调用.airport_object()方法，该方法在基本的Faker库中不存在。
在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径，一是random模块，另一个是numpy库中random函数。...OUTLINE random模块 numpy中的random函数 总结 ---- random模块 random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的： ① random.random() 功能...：随机生成一个 [0,1) 的浮点数 用法： import random number = random.random() # 输出：0.7178886135325596 ② random.uniform...(a,b) 功能：随机生成一个 [a,b) 的浮点数 用法： number = random.uniform(2,4) # 输出：2.070517705689751 ③ random.randint...random函数 numpy中的random函数可以调用的方法主要有两种，一种是生成随机浮点数，二是生成随机整数。
: oaixnah@163.com Time : 2019-07-27 17:12 Home Team : Golden State Warriors 随机生成...main__': a = sys.argv if len(a) == 3: main(a[1], a[2]) else: print('Use: python
描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。...---- 参数 x — 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。...其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数 print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint...random.randrange 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 ，这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。...(0, 101, 2) 42 随机浮点数： >>> import random >>> random.random() 0.85415370477785668 >>> random.uniform
使用 random 包生成随机数 2. 使用 numpy 包生成随机数 3. 使用 scipy 包生成随机数 1....使用 random 包生成随机数 可以生成 均匀分布， 高斯分布，（包括正态分布） 指数分布，（与泊松分布有区别：泊松分布表示一段时间发生多少次，而指数分布表示两次发生的时间间隔） 贝塔分布，...例如： (1) 生成 [1, 10] 内的均匀分布随机数 import random random.uniform(1, 10) Out[29]: 9.79867265758995 (2) 生成 [1...使用 numpy 包生成随机数 numpy 包的 random 方法基本支持所有分布，并且能够一次生成多行多列的随机数....使用 scipy 包生成随机数 用 scipy 包不同分布函数自带的 rvs 生成随机数，例如，生成一个正态分布的 2 行 2 列随机数，均值为 5， 标准差为 1： >>> import scipy.stats
生成随机数 使用 random 模块 random.random() 用于随机生成一个0到1的浮点数 random.randint(start,stop) 随机生成[start,stop]区间内的整数...代码示例： import random print (random.random()) print(random.randint(2,5)) 输出结果： 0.28113894170242715 2 生成随机矩阵
在 Python 中用于生成随机数的模块是 random，在使用前需要 import....random.random()：生成一个 0-1 之间的随机浮点数 import random s = random.random() s random.uniform(a, b)：生成[a,...b]之间的浮点数 import random a = 3.0 b = 6.0 s = random.uniform(a, b) s random.randint(a, b)：生成[a,b]之间的整数...import random a = 3 b = 6 s = random.randint(a, b) s random.randrange(a, b, step)：在指定的集合[a,b)中...)：从特定序列中随机取一个元素，这里的序列可以是字符串，列表， 元组等 import random a = '我爱你中国' s = random.choice(a) s 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
fake-useragent 二、使用方法： 1、导入fake-useragent库 from fake_useragent import UserAgent 2、实例化一个对象 ua = UserAgent() 3、随机生成...WOW64)' ua.ie u'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0' 4、随机生成...ua.firefox u'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.8; rv:24.0) Gecko/20100101 Firefox/24.0' 5、随机生成...Intel Mac OS X 10_8_2) AppleWebKit/537.17 (KHTML, like Gecko) Chrome/24.0.1309.0 Safari/537.17' 6、随机生成...Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35. 0.3319.102 Safari/537.36' 8、随机生成
生成随机数import random# 0 ~ 9 之间的随机数random.randint(0,9)# 为了生成0到1范围内均匀分布的浮点数random.random()#randoms choices...生成指定范围内的随机值random.choices(sequence, weights=None, cum_weights=None, k=1)参数详情：sequence 必须的。
以下实例演示了如何生成一个随机数：实例# -*- coding: UTF-8 -*- # Filename : test.py# author by : www.runoob.com # 生成 0 ~...9 之间的随机数 # 导入 random(随机数) 模块import random print(random.randint(0,9))执行以上代码输出结果为：4以上实例我们使用了 random 模块的...randint() 函数来生成随机数，你每次执行后都返回不同的数字（0 到 9），该函数的语法为：random.randint(a,b)函数返回数字 N ，N 为 a 到 b 之间的数字（a <= N
python中生成随机数主要使用random模块和numpy库中的random函数。 前者主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选，后者用来生成a*b维的随机矩阵。...一、random模块 random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数，列举如下： 1. random.random() 功能：随机生成一个[0, 1)的浮点数 示例： import random...[a, b)的浮点数 3. random.randint(a, b) 功能：随机生成一个[a, b)的整数 4. random.randrange(a, b, step) 功能：在随机生成的以<以a为始...4, 3, 4, 3, 3, 4], [3, 4, 2, 3, 3, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 2, 3, 2]]) 总结： （1）random模块主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选...，numpy中的random函数用来生成a*b维的随机矩阵，可区别使用； （2）一般使用以下两种方法保留小数位数： 法一：print('%.2f' % number) 法二：print((format(
Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。...(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。...其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint...这里要说明 一下：sequence在python不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。...上面这些方法是random模块中最常用的，在Python手册中，还介绍其他的方法。感兴趣的朋友可以通过查询Python手册了解更详细的信息。
参考链接： Python中的随机数 python生成随机数、随机字符、随机字符串 本文是基于Windows 10系统环境，实现python生成随机数、随机字符、随机字符串： Windows 10 ...PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe) python 3.6.8 Windows x86 executable installer (1) 生成随机数 随机整数 ...(0, 101, 2) # 左闭右开区间 print(num) 随机浮点数 import random num = random.random() # 生成0-1之间的随机浮点数 num2 = random.uniform...(1, 10) # 生成的随机浮点数归一化到区间1-10 print(num) print(num2) (2) 生成随机字符 随机字符 import random alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz...@#$%^&*()' char = random.choice(alphabet) print(char) (3) 生成随机字符串 生成指定数量的随机字符串 import random alphabet
Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。...(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。...其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b [python] view plaincopy print random.randint(12, 20) #生成的随机数...这里要说明 一下：sequence在python不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符串都属于sequence。...上面这些方法是random模块中最常用的，在Python手册中，还介绍其他的方法。感兴趣的朋友可以通过查询Python手册了解更详细的信息。
使用场景： 随机 短信验证码 import random import string # 指定随机数长度 r_num = 4 # 生成数字 + 字母（字符串序列） token = string.ascii_letters...+ string.digits ''' string.ascii_letters:生成大小写字母（type:字符串） string.digits:生成数字（type:字符串） ''' # 随机选择...指定长度 随机码（字符串列表） token = random.sample(token,r_num) # 生成 数字 + 字母 随机数 token = ''.join(token) # 加强版（一行代码
random模块包含各种伪随机数生成函数，以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。 ---- – 一、随机数种子 为什么要提出随机数种子呢？...单一时间戳 随机时间戳 第一次结果 第二次结果 二、生成随机数 以下一生成10个1-100的随机数为例 1.random() 生成[0-1)的随机数为float型。...) 从给定的序列中随机抽取一个 代码如下： from random import * test=[12,3,1,2,33,21] for i in range(10): print(choice...(test)) 2.samplex(序列,k) 从序列中随机抽取k个元素,这k个元素不会重复。...，在原序列的基础上进行排序 代码如下： from random import * test=[1,23,3,22,13] shuffle(test) print(test) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
在我们的实际测试的过程中，我们会遇到手机号注册等，其实这是让我们很头疼呢，下面来分享一则python实现随机生成手机号的代码。
一、生成随机验证码（纯数字及字母加数字）： import random import string checkcod='' for i in range(5): #5位验证码 '''...#纯数字验证码 #随机值1-9取可以保证5位，如果是1-12就会出现5位以上验证码 current=random.randint(1,9) #i数据类型转换成字符串类型...# 否则就是猜的值与当前i值不相等，就会是纯数字 tmp=random.randint(0,9) checkcod+=str(tmp) print(checkcod) 二、生成随机验证码
如何生成一个随机变量/随机向量的随机样本？连续型随机变量离散型随机变量随机向量Markov 链的一个轨道与其极限分布的关系 如何生成一个随机变量/随机向量的随机样本？...lo = mid return (lo + hi) / def random_exp(lambda_, size:int =) -> List[float]: """生成长度为...size的指数分布随机样本""" res = [] for _ in range(size): r = random.random() res.append...离散型随机变量 image.png 直接生成之间的均匀分布的随机数，小于0.5记为0，大于0.5记为1，这里不做展示。...随机向量 image.png random.normalvariate(mu, sigma) 返回均值为 mu, 标准差为 sigma 的一个随机正态样本 考虑 def random_norm(
Python中，浮点数运算，经常会碰到如下情况: 出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。...比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 而python...是以双精度(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能点误差,特别是金融邻域里面，对精度更是要求更高，如何在Python中获取特定位数精度值
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