Python中，我想得到1~255随机整数，用rand.randint(1,255)，但不想让里面170这个数出现，怎么写呢？

1、可以使用while函数，对随机进行循环

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2、直接在随机数中去掉170这个值

扩展资料：

除了randint，random模块中比较常用的方法还有：

1、random.random()

生成一个0到1之间的随机浮点数，包括0但不包括1，也就是[0.0, 1.0)。

2、random.uniform(a, b)

生成a、b之间的随机浮点数。不过与randint不同的是，a、b无需是整数，也不用考虑大小。

random.uniform(2.2, 6)

random.uniform(6,2.2)

这两种参数都是可行的。

3、random.choice(seq)

从序列中随机选取一个元素。seq需要是一个序列，比如list、元组、字符串。

random.choice([1, 4, 7, 2, 5, 8]) #list

random.choice('hello') #字符串

random.choice((1, 2, 3)) #元组

都是可行的用法。

python中，哪个选项是random库中用于生成随机小数的函数？

python中，“random()”是random库中用于生成随机小数的函数。

python中用于生成伪随机数的函数库是random，因为是标准库，使用时候只需要import random；random库包含两类函数，常用的共8个：

基本随机函数：seed()，random()

扩展随机函数：randint()，getrandbits()，uniform()，randrange()，choice()，shuffle()

扩展资料：

random库采用梅森旋转算法（Mersennne Twister）生成伪随机数序列，可用于除随机性要求更高的加解密算法外的大多数工程应用。

使用random库的主要目的是生成随机数；该库提供了不同类型的随机数函数，所有函数都是基于最基本的random.random()函数扩展实现。

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = ["bella", "label", "roller"]

输出：["e", "l", "l"]

输入：words = ["cool", "lock", "cook"]

输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~

rand()%30是什么意思？

编程语言中rand()表示产生一个随机整数，%30将随机数限制在[0,30)，%10表示只取0-9这10个自然数。以python为例，random.randint(0,30)产生0-30的自然数：

扩展资料：

python中random.randint(a,b)可以产生一个在区间[a,b)之间的随机整数。

python中random.random()可以产生随机浮点数，浮点数范围在0-1之间：

参考资料：

python官方api文档

python如何一次性取出多个随机数

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：

import random

[random.randint(0,100) for _ in range(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。

怎么用Python生成随机函数写入CSV文件，大佬们帮帮忙

csv其实就是用逗号分隔的文本文件，所以不存在多个sheet的问题

所以你需要保存为excel

python的话可以试试pyexcelerator

本文题目：python随性函数 python随机小数函数
文章源于：http://kswjz.com/article/hhijjo.html