random

数据集： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv("creditcard.csv") print(data.head()) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv("creditcard.csv") #print(data.head()) count_classes=pd.value_counts(data['Class'],sort=True).sort_index() count_classes.plot(kind='bar') plt.title("Fraud class histogram") plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Frequency") plt.show() #数据预处理： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv("creditcard.csv") #print(data.head()) count_classes=pd

我们每次使用类时，都需要写很长的包名。很麻烦，我们可以通过import导包的方式来简化。 可以通过导包的方式使用该类，可以避免使用全类名编写（即，包类.类名）。 导包的格式： import 包名 . 类名 ; 当程序导入指定的包后，使用类时，就可以简化了。演示如下 // 导入包前的方式 // 创建对象 java.util.Random r1 = new java.util.Random(); java.util.Random r2 = new java.util.Random(); java.util.Scanner sc1 = new java.util.Scanner(System.in); java.util.Scanner sc2 = new java.util.Scanner(System.in); // 导入包后的方式 import java.util.Random; import java.util.Scanner; // 创建对象 Random r1 = new Random(); Random r2 = new Random(); Scanner sc1 = new Scanner(System.in); Scanner sc2 = new Scanner(System.in); import导包代码书写的位置：在声明包package后，定义所有类class前

time模块 import time time . sleep ( 1 ) #睡眠1秒 print ( time . time ( ) ) #时间戳 从过去的1970-01-01 00:00开始经历的秒数 print ( time . localtime ( ) ) #时间元组 print ( time . gmtime ( time . time ( ) ) ) #时间戳时间元组 print ( time . mktime ( time . gmtime ( ) ) ) #时间元组到时间戳 s = time . strftime ( "%Y-%m-%d %H:%M" , time . localtime ( ) ) #格式化时间元组为字符串 print ( s ) s2 = time . strptime ( "2008-9-8 20:30" , "%Y-%m-%d %H:%M" ) #格式化字符串为时间元组 print ( s2 ) random模块 import random print ( random . random ( ) ) #介于0到1的随机浮点数字 print ( random . randint ( 2 , 9 ) ) #介于参数之间的随机整形数字 print ( random . randrange ( 0 , 100 , 3 ) )

# 用变量，for循环画一个五角星 in2 # 3rt Ins import random import turtle changdu = 100 jiaodu = 144 turtle . speed ( 0 ) for r in range ( 100 ) : x = random . randint ( - 350 , 350 ) y = random . randint ( - 350 , 350 ) turtle . penup ( ) turtle . goto ( x , y ) turtle . pendown ( ) for z in range ( 5 ) : turtle . forward ( changdu ) turtle . right ( jiaodu ) # pendown turtle . done ( ) import random # 产生0-1的随机小数 random随机的意思 a = random . random ( ) print ( a ) # 产生随机整数 b = random . randint ( 1 , 100 ) print ( b + a ) a = 1 b = 2 print ( 123 - b ) 来源： CSDN 作者： 少儿编程侯老师 链接： https://blog.csdn.net/houlaos

Python 随机数生成和random函数 本文将对Python3中 random函数的多种用法做简要介绍。 文章目录 Python 随机数生成和random函数 1. random.random() 2. random.uniform() 3. random.randint() 4. random.randrange() 5. random.choice() 6. random.shuffle() 7. random.sample() 1. random.random() 作用：返回一个范围在 0 , 1 0,1 0 , 1 内的随机数。 [例] import random print("random number is:",random.random()) 2. random.uniform() 作用：在指定范围内生成随机数。 语法：random.uniform(下界，上界) [例] import random print("random number is:",random.uniform(114,514)) 3. random.randint() 作用：在指定范围内生成随机整数。 语法：random.randint(下界，上界) [例] import random print("random integer is:",random.randint(114,514)) 4.

import random 需要导入random模块 random.sample(many,num):表示多个字符中(many)选取指定数量(num)的字符组成新字符串，返回的是一个列表 >>> import random >>> import string >>> random.sample(string.digits,4) #生成4个随机的数字 ['2', '3', '0', '9'] >>> random.sample(string.ascii_letters,4) #生成4个随机的字母 ['i', 't', 'w', 'v'] 来源： CSDN 作者： 爱学习的哆啦A梦 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44232308/article/details/104119182

Random类 (java.util) Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。 相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生成多个随机数字时需要特别注意。 下面介绍一下Random类的使用，以及如何生成指定区间的随机数组以及实现程序中要求的几率。 1、Random对象的生成 Random类包含两个构造方法，下面依次进行介绍： a、public Random() 该构造方法使用一个和当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数，然后使用这个种子数构造Random对象。 b、public Random(long seed) 该构造方法可以通过制定一个种子数进行创建。 示例代码： 复制代码 代码如下: Random r = new Random(); Random r1 = new Random(10); 再次强调：种子数只是随机算法的起源数字，和生成的随机数字的区间无关。 2、Random类中的常用方法 Random类中的方法比较简单，每个方法的功能也很容易理解。需要说明的是