python随机生成10个整型

众所周知，Python的简单和易读性是靠牺牲性能为代价的——

尤其是在计算密集的情况下，比如多重for循环。

不过现在，大佬胡渊鸣说了：

不信？

来看三个例子。

计算素数的个数，速度x120

第一个例子非常非常简单，求所有小于给定正整数N的素数。

标准答案如下：

我们将上面的代码保存，运行。

当N为100万时，需要2.235s得到结果：

现在，我们开始施魔法。

不用更改任何函数体，import“taichi”库，然后再加两个装饰器：

Bingo！同样的结果只要0.363s，快了将近6倍。

如果N=1000万，则只要0.8s；要知道，不加它可是55s，一下子又快了70倍！

不止如此，我们还可以在ti.init()中加个参数变为ti.init(arch=ti.gpu) ，让taich在GPU上进行计算。

那么此时，计算所有小于1000万的素数就只耗时0.45s了，与原来的Python代码相比速度就提高了120倍！

厉不厉害？

什么？你觉得这个例子太简单了，说服力不够？我们再来看一个稍微复杂一点的。

动态规划，速度x500

动态规划不用多说，作为一种优化算法，通过动态存储中间计算结果来减少计算时间。

我们以经典教材《算法导论》中的经典动态规划案例“最长公共子序列问题（LCS）”为例。

比如对于序列a = [0, 1, 0, 2, 4, 3, 1, 2, 1]和序列b = [4, 0, 1, 4, 5, 3, 1, 2]，它们的LCS就是：

用动态规划的思路计算LCS，就是先求解序列a的前i个元素和序列b的前j个元素的最长公共子序列的长度，然后逐步增加i或j的值，重复过程，得到结果。

我们用f[i, j]来指代这个子序列的长度，即LCS((prefix(a, i), prefix(b, j)。其中prefix(a, i) 表示序列a的前i个元素，即a[0], a[1], …, a[i - 1]，得到如下递归关系：

完整代码如下：

现在，我们用Taichi来加速：

结果如下：

胡渊鸣电脑上的程序最快做到了0.9秒内完成，而换成用NumPy来实现，则需要476秒，差异达到了超500倍！

最后，我们再来一个不一样的例子。

反应 - 扩散方程，效果惊人

自然界中，总有一些动物身上长着一些看起来无序但实则并非完全随机的花纹。

图灵机的发明者艾伦·图灵是第一个提出模型来描述这种现象的人。

在该模型中，两种化学物质（U和V）来模拟图案的生成。这两者之间的关系类似于猎物和捕食者，它们自行移动并有交互：

1. 最初，U和V随机分布在一个域上；
2. 在每个时间步，它们逐渐扩散到邻近空间；
3. 当U和V相遇时，一部分U被V吞噬。因此，V的浓度增加；
4. 为了避免U被V根除，我们在每个时间步添加一定百分比 (f) 的U并删除一定百分比 (k) 的V。

上面这个过程被概述为“反应-扩散方程”：

其中有四个关键参数：Du（U的扩散速度），Dv（V的扩散速度），f（feed的缩写，控制U的加入）和k（kill的缩写，控制V的去除）。

如果Taichi中实现这个方程，首先创建网格来表示域，用vec2表示每个网格中U, V的浓度值。

拉普拉斯算子数值的计算需要访问相邻网格。为了避免在同一循环中更新和读取数据，我们应该创建两个形状相同的网格W×H×2。

每次从一个网格访问数据时，我们将更新的数据写入另一个网格，然后切换下一个网格。那么数据结构设计就是这样：

一开始，我们将U在网格中的浓度设置为 1，并将V放置在50个随机选择的位置：

那么实际计算就可以用不到10行代码完成：

仰会澜2487python里面如何生成随机数? -
甫于阮18887541135 ______ random模块 随机整数:random.randint(a,b):返回随机整数x,a<=x<=b random.randrange(start,stop,[,step]):返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数,不包括结束值. 随机实数:random.random( ):返回0到1之间的浮点数 random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数.

仰会澜2487python如何一次性取出多个随机数 -
甫于阮18887541135 ______ Python内置的函数一次只能生成一个随机数,然而你可以方便地使用表理解(list comprehension)一次性生成多个随机数.示例的代码如下: 1 2 3 4 importrandom [random.randint(0,100) for_ inrange(10)] #[57, 93, 22, 55, 41, 64, 47, 32, 93, 61] range函数输入不同的值,可以设置需要生成随机数的个数,上面的例子中生成了10个随机数.

仰会澜2487如何用python实现随机抽取 -
甫于阮18887541135 ______ 以下代码运行通过 从 1 至 100 之间随机抽取 10 个数字: import random for i in range(0, 10): print(random.randint(0, 100))运行效果:

仰会澜2487python产生随机数会循环吗 -
甫于阮18887541135 ______ 会.但是看你的实际需要,很多时候是用不上高质量随机数的,也就是说你根本觉察不出循环,循环很大,不会在几千个数后就碰到.如果你真的有需要,python有Mersenne Twister的代码,随机数质量很高.linux下还有/dev/random,接近真随机数的发生器.

仰会澜2487用python如何从0 - 9随机产生一个数字 -
甫于阮18887541135 ______ 使用了random模块 >>> import random >>> random.randrange(9) 6

仰会澜2487用python生成0 - 4,4个随机数,加或者减都等于4 -
甫于阮18887541135 ______ 思路:1、共4个数字,把第一个数字取值(0,4),后面3个取值(-4,4)来解决加减随机的问题2、生成4个数字3、把4个数字相加,把和等于4的存储起来4、打印出满足条件的集合#python3 import random import time randomList = [] def main(): ...

仰会澜2487如何用Python生成多个随机矩阵 -
甫于阮18887541135 ______ numpy.random包可以实现这一功能.numpy包是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,同时该结构也可以用来表示矩阵. from numpy import random randArray = random.random(size=(2,4)) random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数.上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵,随机数的值位于0到1之间,矩阵是numpy.array类型.除了random函数外,还有生成整数随机矩阵的函数randint等等.

仰会澜2487python中如何生成随机数 -
甫于阮18887541135 ______ import randoma=random.randrange(0,1001)print a

仰会澜2487如何使用Python随机生成一些一维或二维数组,判断重复的数组,并删除 -
甫于阮18887541135 ______ 这个是copy列表.如果生成的2113随5261机数不在列表4102中就添加进1653去.import random def union(number): array=[] for i in range(number): while True: tmp = random.randrange(1,100) if tmp not in array: array.append(tmp) break return array print (union(10))

仰会澜2487Python 如何用while实现自然数的随机排列 -
甫于阮18887541135 ______ import random randl = [i for i in range(0,10)] for i in range(0,5000): x = random.randint(0,9) y = random.randint(0,9) if x!=y: randl[x], randl[y] = randl[y], randl[x] print(randl)