在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import
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random.random:
random.random():生成一个0-1之间的随机浮点数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.random()
# 0.87594424128
random.uniform
random.uniform(a, b):生成[a,b]之间的浮点数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.uniform(0, 10)
# 5.27462570463
random.ranint
random.randint(a, b):生成[a,b]之间的整数.例:
[python] view plain copy
import random
print random.randint(0, 10)
# 8
random.randrange
random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step为基数随机取一个数.如random.randrange(0, 20, 2),相当于从[0,2,4,6,...,18]中随机取一个.例:
[python] view plain copy
import random
print random.randrange(0, 20, 2)
# 14
假如我在notepad++里写了一个函数如下:
[python] view plain copy
def enroll(name, gender):
print 'name:', name
print 'gender:', gender
将他保存在你的文件夹中,后缀用.py,如ex.py
如何才能在powershell中调用它呢?
打开powershell,然后输入python
import ex
ex.enroll('a', 'b')
name: a
gender: b
这样就会有输出啦!
将event.py目录加入到system path中
import sys
sys.path.append("/Users/songrao/Library/Application Support/Sublime Text 3/Packages/User/")
from event import printme
实战小程序:画出y=x^3的散点图
样例代码如下:
[python] view plain copy
#coding=utf-8
import pylab as y #引入pylab模块
x = y.np.linspace(-10, 10, 100) #设置x横坐标范围和点数
y.plot(x, x*x*x,'or') #生成图像
ax = y.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
ax.set_yticks([-1000, -500, 500, 1000])
y.xlim(x.min() , x.max() ) #将横坐标设置为x的最大值和最小值
y.show() #显示图像
[python] view plain copy
import pylab as y
程序中引入的pylab属于matplotlib的一个模块,将其名字用y代替,其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数,方便用户快速进行计算和绘图,十分适合在IPython交互式环境中使用。
[python] view plain copy
y.np.linspace(-10, 10, 100)
此为numpy中的一个函数,返回的是等间距的值,numpy.linspace(a,b,c):a指的是开始位置,b表示的是结束位置,c表示产生点的个数(默认为50)
举例:
[python] view plain copy
np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])
[python] view plain copy
y.plot(x, x*x*x,'or') #生成图像
后面加上‘o'表示为散点图
'r'可设置颜色为红色,基本上和matlab的操作很像。
[python] view plain copy
y.xlim(x.min(), x.max())
这条语句使用了xlim函数,将横坐标设置为x的大小