小白学Python笔记系列3.3.1 math库与random库

Python3标准库：math数学函数1. math数学函数1.1 特殊常量很多数学运算依赖于⼀些特殊的常量。

math包含有π(pi)、e、nan(不是⼀个数)和infinity(⽆穷⼤)的值。

import mathprint(' π: {:.30f}'.format(math.pi))print(' e: {:.30f}'.format(math.e))print('nan: {:.30f}'.format(math.nan))print('inf: {:.30f}'.format(math.inf))π和e的精度仅受平台的浮点数C库限制。

1.2 测试异常值浮点数计算可能导致两种类型的异常值。

第⼀种是inf(⽆穷⼤)，当⽤double存储⼀个浮点数，⽽该值会从⼀个具体很⼤绝对值的值上溢出时，就会出现这个异常值。

import mathprint('{:^3} {:6} {:6} {:6}'.format('e', 'x', 'x**2', 'isinf'))print('{:-^3} {:-^6} {:-^6} {:-^6}'.format('', '', '', ''))for e in range(0, 201, 20):x = 10.0 ** ey = x * xprint('{:3d} {:<6g} {:<6g} {!s:6}'.format(e, x, y, math.isinf(y),))当这个例⼦中的指数变得⾜够⼤时，x的平⽅⽆法再存放⼀个double中，这个值就会被记录为⽆穷⼤。

不过，并不是所有浮点数溢出都会导致inf值。

具体地，⽤浮点值计算⼀个指数时，会产⽣OverflowError⽽不是保留inf结果。

python中math模块函数Python中的math模块是一个非常重要的模块，它提供了许多数学函数，包括三角函数、指数函数、对数函数、幂函数等等。

在本文中，我们将介绍一些常用的math模块函数，并且给出一些使用示例。

1. math.sin(x)math.sin(x)函数返回x的正弦值。

x的单位是弧度。

下面是一个使用示例：import mathx = math.pi/2print(math.sin(x))输出结果为1.0，因为sin(pi/2)的值为1。

2. math.cos(x)math.cos(x)函数返回x的余弦值。

x的单位是弧度。

下面是一个使用示例：import mathx = math.pi/2print(math.cos(x))输出结果为6.123233995736766e-17，因为cos(pi/2)的值为0。

3. math.tan(x)math.tan(x)函数返回x的正切值。

x的单位是弧度。

下面是一个使用示例：import mathx = math.pi/4print(math.tan(x))输出结果为1.0，因为tan(pi/4)的值为1。

4. math.exp(x)math.exp(x)函数返回e的x次幂。

下面是一个使用示例：import mathx = 2print(math.exp(x))输出结果为7.3890560989306495，因为e的2次幂的值为7.3890560989306495。

5. math.log(x)math.log(x)函数返回x的自然对数。

下面是一个使用示例：import mathx = 10print(math.log(x))输出结果为2.302585092994046，因为e的2.302585092994046次幂的值为10。

6. math.pow(x, y)math.pow(x, y)函数返回x的y次幂。

下面是一个使用示例：import mathx = 2y = 3print(math.pow(x, y))输出结果为8.0，因为2的3次幂的值为8。

raptor中random函数用法
Raptor中random函数可以生成指定范围内的随机数，具体的使用方法可能会因为编程语言和具体的应用场景而有所不同，下面是一些常见的用法示例：
1. 生成随机整数：`n←random()`，可以生成一个在[0,1)范围内的随机整数。

如果需要生成指定范围内的随机整数，可以使用公式`n←a+(b-a)*random()`，其中`a`和`b`分别为指定范围的下限和上限。

2. 生成随机小数：`randn(3)`代表生成三个在[0,1)范围内的随机小数。

如果需要生成指定范围内的随机小数，可以使用`np.random.randn(3)`，其中`np`是Python中的一个库，用于生成随机数。

3. 生成随机浮点数：`n←floor(1+10*random())`，可以生成一个在[1,10)范围内的随机浮点数。

其中`floor()`是向下取整函数，可以将随机小数向下取整为整数。

需要注意的是，Raptor中的random函数可能会因为具体的编程环境和版本而有所不同，建议在使用时查阅相关的文档或参考示例代码，以确保正确使用。

python随机模块random的22种函数（⼩结）前⾔ 随机数可以⽤于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌⼊到算法中，⽤以提⾼算法效率，并提⾼程序的安全性。

平时数据分析各种分布的数据构造也会⽤到。

random模块，⽤于⽣成伪随机数，之所以称之为伪随机数，是因为真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产⽣过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产⽣的，其结果是不可预测的，是不可见的。

⽽计算机中的随机函数是按照⼀定算法模拟产⽣的，对于正常随机⽽⾔，会出现某个事情出现多次的情况。

但是伪随机在事情触发前设定好，就是这个⼗个事件各发⽣⼀次，只不过顺序不同⽽已。

现在MP3的随机列表就是⽤的伪随机，把要播放的歌曲打乱顺序，⽣成⼀个随机列表⽽已，每个歌曲都播放⼀次。

真实随机的话，会有出现某⾸歌多放次的情况，歌曲基数越多，重放的概率越⼤。

注意：random()是不能直接访问的，需要导⼊ random 模块，然后通过 random 静态对象调⽤该⽅法。

import randomlist(dir(random))['BPF', 'LOG4','NV_MAGICCONST','RECIP_BPF','Random','SG_MAGICCONST','SystemRandom','TWOPI','betavariate','choice','choices','expovariate','gammavariate','gauss','getrandbits','getstate','lognormvariate','normalvariate','paretovariate','randint','random','randrange','sample','seed','setstate','shuffle','triangular','uniform','vonmisesvariate','weibullvariate']#加载所需要的包import randomimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsrandom.random()描述：random.random() ⽤于⽣成⼀个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0语法：random.random()#⽣成⼀个随机数random.random()0.7186311708109537#⽣成⼀个4位⼩数的随机列表[round(random.random(),4) for i in range(10)][0.1693, 0.4698, 0.5849, 0.6859, 0.2818, 0.216, 0.1976, 0.3171, 0.2522, 0.8012]#⽣成⼀串随机数for i in range(10):print(random.random())0.43860556392473480.43944378539770780.2318629636828330.64831689635533420.121065812558118550.70438749865313550.387295196584986230.64922561571703930.4634250509335640.2298431522075462random.choice()描述：从⾮空序列seq中随机选取⼀个元素。

random库的使⽤⼀、random库介绍random库是使⽤随机数的Python标准库伪随机数：采⽤梅森旋转算法⽣成的(伪)随机序列中元素random库主要⽤于⽣成随机数使⽤random库：import random1.1 random库概述random库包括两类函数，常⽤共8个基本随机数函数： seed(), random()扩展随机数函数：randint(), getrandbits(), uniform(),randrange(), choice(), shuffle()⼆、基本随机数函数2.1随机数种⼦[]函数描述seed(a=None)初始化给定的随机数种⼦，默认为当前系统时间random()⽣成⼀个[0.0, 1.0)之间的随机⼩数import randomrandom.seed(10) # 产⽣种⼦10对应的序列random.random()结果：0.5714025946899135random.random()结果：0.4288890546751146random.seed(10)random.random()结果：0.5714025946899135三、扩展随机数函数函数描述randint(a,b)⽣成⼀个[a, b]之间的整数randrange(m, n[, k])⽣成⼀个[m, n)之间以k为步长的随机整数getrandbits(k)getrandbits(k)uniform(a, b)⽣成⼀个[a, b]之间的随机⼩数choice(seq)从序列seq中随机选择⼀个元素shuffle(seq)将序列seq中元素随机排列，返回打乱后的序列eg: randint()import randomrandom.randint(10, 100)结果：60eg:randrange()import randomrandom.randrange(10, 100, 10)结果：80eg:getrandbits()import randomrandom.getrandbits(16)结果：37885eg:uniform()import randomrandom.uniform(10, 100)结果：11.334920142209832eg:choice()import randomrandom.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])结果：5eg:shuffle()import randoms = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]random.shuffle(s)print(s)结果：[3, 9, 7, 4, 1, 2, 6, 5, 8]3.1 随机函数的使⽤需要掌握的能⼒能够利⽤随机数种⼦产⽣"确定"伪随机数能够产⽣随机整数能够对序列类型进⾏随机操作四、圆周率的计算蒙特卡洛⽅法from random import randomfrom time import perf_counterDARTS = 1000 * 1000hits = 0.0start = perf_counter()afor i in range(1, DARTS + 1):x, y = random(), random()dist = pow(x**2 + y**2, 0.5)if dist <= 1.0:hits = hits + 1pi = 4 * (hits / DARTS)print("圆周率值是: {}".format(pi))print("运⾏时间是: {:.5f}s".format(perf_counter() - start))。

python数字类型之math库使⽤⾸先我们应当了解什么是math库：math库是python提供的内置数学类函数库，math库不⽀持复数类型，仅⽀持整数和浮点数运算。

math库⼀共提供了4个数字常数和44个函数。

44个函数共分为4类，包括16个数值表⽰函数，8个幂对数函数，16个三⾓对数函数和4个⾼等特殊函数。

# 有⼀点需要注意：math库中的函数不能直接使⽤，需要先使⽤保留字import引⽤该库。

如下：(1) import math (2)from math import <函数名>math.<b>(...) <函数名>(...)（1）math库的数字常数常数数学表⽰描述math.pi π圆周率，值为3.141592653589793math.e e ⾃然对数，值为2.718281828459045math.inf ∞ 正⽆穷⼤，负⽆穷⼤为-math.infmath.nan ⾮浮点数标记，NAN（Not a Number）（2）math库的数值表⽰函数#math.fsum([x,y...])函数在数学求和中⾮常有⽤（3）math库的幂对数函数（4）math库的三⾓运算函数（5）math库的⾼等特殊函数下⾯有⼀个简单的实例应⽤（天天向上的⼒量）⼀年365天，以第1天的能⼒值为基数，记为1.0，当好好学习时能⼒值相⽐前⼀天提⾼1%o，当没有学习时能⼒值相⽐前⼀天下降1%o。

每天努⼒和每天放任，⼀年下来的能⼒值相差多少呢?import mathdayup=math.pow((1.0+0.001),365)daydown=math.pow((1.0-0.001),365)print("向上：{:.2f}, 向下：{:.2f}.".format(dayup,daydown))。

Pythonmath库（数学库）介绍及其使用首先，我们需要在使用math库之前导入它。

可以使用如下代码导入math库：```pythonimport math```接下来，我们就可以使用math库中的函数和常数了。

常用的数学函数包括：三角函数、对数函数、幂函数、平方根函数等。

下面是一些常用函数的示例：```pythonimport math#三角函数sin_value = math.sin(math.pi/2)cos_value = math.cos(math.pi)tan_value = math.tan(math.pi/4)#对数函数log_value = math.log(10, 2)log10_value = math.log10(100)#幂函数pow_value = math.pow(2, 3)exp_value = math.exp(2)#平方根函数sqrt_value = math.sqrt(16)```另外，math库还提供了一些常用的数学常数。

比如，我们可以使用math库中的常数π和e：```pythonimport mathpi_value = math.pie_value = math.e```此外，math库还提供了一些其他功能和方法，例如：- `math.ceil(x)`：返回大于或等于x的最小整数。

- `math.floor(x)`：返回小于或等于x的最大整数。

- `math.trunc(x)`：返回x的整数部分。

- `math.factorial(x)`：返回x的阶乘。

- `math.gcd(a, b)`：返回a和b的最大公约数。

- `math.degrees(x)`：将角度x从弧度转换为度数。

- `math.radians(x)`：将角度x从度数转换为弧度。

下面是一些使用这些方法的示例：```pythonimport mathceil_value = math.ceil(3.14)floor_value = math.floor(3.14)trunc_value = math.trunc(3.14)factorial_value = math.factorial(5)gcd_value = math.gcd(12, 20)degrees_value = math.degrees(math.pi/2)radians_value = math.radians(90)```。

math库中的数学函数Math库是Python中内置的数学函数库，提供了一系列用于执行数学运算的函数和常量。

以下是Math库中的一些常用的数学函数：1.数值函数：- ceil(x): 返回大于或等于x的最小整数。

- floor(x): 返回小于或等于x的最大整数。

- round(x, n): 返回x的四舍五入值，n是可选的小数位数，如果省略则默认为0。

- trunc(x): 返回x的整数部分。

- fabs(x): 返回x的绝对值。

- sqrt(x): 返回x的平方根。

- pow(x, y): 返回x的y次方。

- exp(x): 返回e的x次方。

- log(x): 返回x的自然对数。

- log10(x): 返回x的以10为底的对数。

2.三角函数：- sin(x): 返回x的正弦值，x的单位是弧度。

- cos(x): 返回x的余弦值，x的单位是弧度。

- tan(x): 返回x的正切值，x的单位是弧度。

- asin(x): 返回x的反正弦值，返回值在 -pi/2 到 pi/2 之间。

- acos(x): 返回x的反余弦值，返回值在 0 到 pi 之间。

- atan(x): 返回x的反正切值，返回值在 -pi/2 到 pi/2 之间。

- atan2(y, x): 返回y / x的反正切值，返回值在 -pi 到 pi 之间。

3.超越函数：- sinh(x): 返回x的双曲正弦值。

- cosh(x): 返回x的双曲余弦值。

- tanh(x): 返回x的双曲正切值。

- asinh(x): 返回x的反双曲正弦值。

- acosh(x): 返回x的反双曲余弦值。

- atanh(x): 返回x的反双曲正切值。

4.统计函数：- sum(iterable): 返回可迭代对象中的所有元素之和。

- max(iterable): 返回可迭代对象中的最大值。

- min(iterable): 返回可迭代对象中的最小值。

- mean(iterable): 返回可迭代对象中所有元素的算术平均值。

python基础语法大全及知识点总结嘿呀！今天咱们来聊聊Python 基础语法大全及知识点总结！一、Python 是什么呢？哇！Python 是一种超级强大且非常流行的编程语言呀！它简单易学，用途广泛，无论是做数据分析、开发网站、搞人工智能，还是写自动化脚本，它都能大显身手呢！二、变量与数据类型哎呀呀！在Python 里，变量就像是一个个小盒子，用来存放各种数据。

Python 中有好多数据类型，比如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等等。

整数，就是咱们平常说的整数字，像5 呀、100 呀！浮点数呢，就是带小数点的数，比如3.14 哇！字符串，就是一堆字符组成的，要用引号括起来，像“Hello World”！列表，就像是一个可以装各种东西的篮子，可以随时添加、删除里面的元素呢。

元组和列表有点像，不过元组创建后就不能修改啦！字典呢，是一种键值对的结构，通过键来找到对应的值，是不是很神奇呀！三、控制结构嘿！控制结构就像是给程序指方向的交通灯。

有if 语句，“如果怎样，就怎样”。

比如说，如果今天下雨，我就带伞！还有for 循环，能让我们重复做一些事情。

就像“每天早上要刷牙”，一直重复这个动作。

while 循环也很有用，只要条件成立，就一直执行循环里的代码。

四、函数哇塞！函数就像是一个小机器，给它输入，它就给你输出。

我们可以自己定义函数，把经常用的一段代码包起来，要用的时候直接调用就行，多方便呀！五、模块和包哎呀呀！Python 有好多强大的模块和包，就像一个超级大的工具箱。

比如numpy 用于科学计算，pandas 处理数据，matplotlib 画图，这些都是我们的好帮手呢！六、文件操作在Python 里，操作文件也不难呀！可以读取文件的内容，也能把数据写入文件保存起来。

七、异常处理嘿！程序运行难免会出错，这时候异常处理就派上用场啦！它能让我们的程序更健壮，不会因为一点小错误就崩溃掉。

哎呀呀！Python 的基础语法和知识点真是丰富多彩呀！只要我们认真学习，多多练习，就能掌握这门神奇的语言，用它来创造出各种各样有趣又实用的程序呢！。

Pythonmath函数库math库常⽤函数及举例：1. 注意：使⽤math库前，⽤import导⼊该库>>> import math2. 取⼤于等于x的最⼩的整数值，如果x是⼀个整数，则返回x>>> math.ceil(4.12)53. 把y的正负号加到x前⾯，可以使⽤0>>> math.copysign(2,-3)-2.04. 求x的余弦，x必须是弧度>>> math.cos(math.pi/4)0.70710678118654765. 把x从弧度转换成⾓度>>> math.degrees(math.pi/4)45.06. e表⽰⼀个常量>>> math.e2.7182818284590457. exp()返回math.e(其值为2.71828)的x次⽅>>> math.exp(2)7.389056098930658. expm1()返回math.e的x(其值为2.71828)次⽅的值减１>>> math.expm1(2)6.389056098930659. fabs()返回x的绝对值>>> math.fabs(-0.03)0.0310. factorial()取x的阶乘的值>>> math.factorial(3)611. floor()取⼩于等于x的最⼤的整数值，如果x是⼀个整数，则返回⾃⾝>>> math.floor(4.999)412. fmod()得到x/y的余数，其值是⼀个浮点数>>> math.fmod(20,3)2.013. frexp()返回⼀个元组(m,e),其计算⽅式为：x分别除0.5和1,得到⼀个值的范围，2e的值在这个范围内，e取符合要求的最⼤整数值,然后x/(2e),得到m的值。

random库用法一、概述random库是Python标准库中的一个模块，提供了生成随机数的函数。

在Python中，使用random库可以方便地生成各种类型的随机数，包括整数、浮点数、布尔值等。

二、安装在Python中，random库是标准库中自带的，不需要额外安装。

三、使用方法1.生成随机整数使用random库中的randint()函数可以生成指定范围内的随机整数。

该函数接受两个参数，分别为起始值和结束值。

示例代码：import randomnum = random.randint(1, 100)print(num)2.生成随机浮点数使用random库中的uniform()函数可以生成指定范围内的随机浮点数。

该函数接受两个参数，分别为起始值和结束值。

示例代码：import randomnum = random.uniform(0, 1)print(num)3.生成随机布尔值使用random库中的choice()函数可以从给定序列中随机选择一个元素作为返回值。

当给定序列为[True, False]时，即可用于生成随机布尔值。

示例代码：import randombool_value = random.choice([True, False])print(bool_value)4.打乱序列顺序使用random库中的shuffle()函数可以打乱给定序列的顺序。

该函数会直接修改原序列，并返回None。

示例代码：import randomlst = [1, 2, 3, 4, 5]random.shuffle(lst)print(lst)5.生成随机字符串使用random库中的choices()函数可以从指定字符集中随机选择指定长度的字符，返回一个列表。

使用join()函数将列表转换为字符串即可得到随机字符串。

示例代码：import randomimport stringstr_len = 10char_set = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuationrandom_str = ''.join(random.choices(char_set, k=str_len))print(random_str)6.生成随机密码使用random库中的choices()函数可以从指定字符集中随机选择指定长度的字符，返回一个列表。

python random库生成随机数的方法Python是一种功能强大的编程语言，其中的random库提供了各种生成随机数的方法。

这些方法可以用于模拟数据、密码生成、游戏开发等多个领域。

下面是几种常用的python random库生成随机数的方法：1. random.random()：该方法生成一个大于等于0小于1的随机浮点数。

它采用均匀分布，意味着每个数在[0, 1)范围内出现的概率相等。

2. random.randint(a, b)：该方法生成一个大于等于a小于等于b的随机整数。

参数a和b是整数，a必须小于等于b。

例如，random.randint(1, 10)返回一个1到10之间（包含1和10）的随机整数。

3. random.uniform(a, b)：该方法生成一个大于等于a小于等于b的随机浮点数。

不同于random.random()，random.uniform()可以生成指定范围内的任意浮点数。

4. random.choice(seq)：该方法从非空序列seq中随机选择一个元素并返回。

seq可以是列表、元组、字符串等。

例如，random.choice([1, 2, 3, 4, 5])返回序列中的一个随机元素。

5. random.shuffle(seq)：该方法随机打乱序列seq中元素的顺序。

seq可以是列表、元组等。

它会直接修改原序列，并不返回任何值。

例如，random.shuffle([1, 2, 3, 4, 5])将原序列的元素顺序随机打乱。

以上是常用的几种python random库生成随机数的方法。

通过使用这些方法，我们可以方便地生成各种类型的随机数，满足不同任务需求。

在使用随机数时，我们应该根据具体需求选择合适的方法，并注意边界条件的设置，以确保生成的随机数符合预期。

random在python中的用法
random模块是Python标准库中的一个模块，它提供了各种用于生成随机数的函数。

它可
以用来生成伪随机数，也可以用来生成真正的随机数。

random模块提供了一系列函数，可以用来生成随机数。

其中最常用的函数是random()，
它可以生成一个0到1之间的随机小数。

如果想生成一个指定范围内的随机数，可以使用randint()函数，它可以生成一个指定范围内的整数。

此外，random模块还提供了一些函数，可以用来生成随机字符串、随机元组、随机列表等。

例如，可以使用choice()函数从一个列表中随机选择一个元素，使用sample()函数从一
个列表中随机选择多个元素，使用shuffle()函数对一个列表进行随机排序等。

random模块还提供了一些函数，可以用来生成真正的随机数。

例如，可以使用
getrandbits()函数生成一个指定位数的随机数，使用getstate()函数获取随机数生成器
的状态，使用seed()函数设置随机数生成器的种子等。

总之，random模块是Python标准库中的一个非常有用的模块，它提供了各种用于生成随
机数的函数，可以用来实现各种随机数生成的功能。

math.floor(math.random)用法在Python中，math模块提供了许多有用的数学函数。

其中，math.floor和math.random函数在许多情况下都非常有用。

今天，我们将探讨这两个函数的用法。

首先，我们来看看math.floor函数。

这个函数的作用是将一个数字四舍五入到最接近的整数。

例如，math.floor(3.7)将返回3，而math.floor(-3.7)将返回-4。

然而，有时候我们可能希望一个数字在一定范围内随机取值，而不仅仅是四舍五入到最近的整数。

这时候，我们就可以使用math.random函数。

这个函数会返回一个[0,1)之间的随机浮点数。

那么，如何将这两个函数结合起来呢？这就是math.floor(math.random())的用法。

这个表达式会首先返回一个[0,1)之间的随机浮点数，然后将其四舍五入到最接近的整数。

例如，math.floor(math.random())可能在[0,1)之间随机取值，也可能超出这个范围。

这种用法在许多情况下都非常有用。

例如，在游戏开发中，我们可能需要随机选择一个房间内的某个位置。

如果我们只使用math.random函数，那么可能得到的值太大，导致无法在房间内找到合适的地点。

但是，如果我们结合使用math.floor和math.random，就可以得到一个在房间内可接受范围内的随机位置。

总的来说，math.floor(math.random())的用法非常灵活，可以在许多情况下提供有用的随机取值功能。

通过结合使用这两个函数，我们可以更好地控制随机数的范围和分布，从而更好地满足我们的需求。

希望这个文档能够帮助你更好地理解math.floor(math.random)的用法！。

pythonrandom的⽤法python random的⾥⾯的⽅法其实是Random实例化的对象。

⾥⾯⼏个常⽤的⼏个⽅import randomprint( random.randint(1,10) ) # 产⽣ 1 到 10 的⼀个整数型随机数print( random.random() ) # 产⽣ 0 到 1 之间的随机浮点数print( random.uniform(1.1,5.4) ) # 产⽣ 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数print( random.choice('tomorrow') ) # 从序列中随机选取⼀个元素print( random.randrange(1,100,2) ) # ⽣成从1到100的间隔为2的随机整数a=[1,3,5,6,7] # 将序列a中的元素顺序打乱random.shuffle(a)print(a)我来看下源码def randrange(self, start, stop=None, step=1, _int=int):self 是你实例化的对象 start开始的数值，stop是关键参数，step间隔1 _int = int (整数的对象)"""Choose a random item from range(start, stop[, step]).This fixes the problem with randint() which includes theendpoint; in Python this is usually not what you want."""# This code is a bit messy to make it fast for the# common case while still doing adequate error checking.istart = _int(start) 强制istart是整数if istart != start: 判断 start 是不是整数raise ValueError("non-integer arg 1 for randrange()")non-interger（是⼀个组合错误，报⾮数字错误对于randrange()的参数错误）if stop is None:判读结束值的关键字参数是否是Noneif istart > 0: 判断开始值是否⼤于零return self._randbelow(istart) 调⽤ _randbelow的⽅法把传进出，⼤概是判断开始值的最⼤范围raise ValueError("empty range for randrange()") 触发不能为空的值错误# stop argument supplied.istop = _int(stop)if istop != stop:raise ValueError("non-integer stop for randrange()") 循环的范围值width = istop - istartif step == 1 and width > 0:return istart + self._randbelow(width)if step == 1:raise ValueError("empty range for randrange() (%d,%d, %d)" % (istart, istop, width))# Non-unit step argument supplied.istep = _int(step)if istep != step:raise ValueError("non-integer step for randrange()")if istep > 0:n = (width + istep - 1) // istep n（应该就是随机循环的个数）　⽐如（1，10）wdith = 10-1 + istep =2 //2 n =5 所以有序集合是 5 【1，3，5，7，9】elif istep < 0:n = (width + istep + 1) // istepelse:raise ValueError("zero step for randrange()")if n <= 0:raise ValueError("empty range for randrange()")return istart + istep*self._randbelow(n)看了下来的源码可以不⽤看了def choice(self, seq):"""Choose a random element from a non-empty sequence.""" 选择⼀个随机的元素从⼀个有虚的集合中，在python中有序的集合有哪些 “字符串，列表，元祖”字典和集合都是⽆效的try:i = self._randbelow(len(seq))except ValueError:raise IndexError('Cannot choose from an empty sequence')return seq[i]def randint(self, a, b):"""Return random integer in range [a, b], including both end points."""return self.randrange(a, b+1) 这⾥是重点其他的我就不说了random.randomrandom.random()⽤于⽣成⼀个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0random.uniformrandom.uniform(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。

random.random()的用法random.random() 是Python内置的基本随机模块random中的常见函数，它返回伪随机浮点数，它的返回值在[0.0,1.0)范围内。

它不带任何参数，默认返回[0.0,1.0)范围内的数。

random.random常用于随机数的生成。

我们都知道，不同的随机数生成函数产生的可能性不同，因此，随机数的取值范围也不同。

random.random函数能够产生[0，1)范围内的数，这是比较理想的结果，可以用来直接确定随机数结果，或作为基础进行转换。

random.random函数采用伪随机函数进行其返回值的产生。

由于使用伪随机方法，故意缩小范围，使返回值区域更小，节省资源，更有效率。

对其返回值使用不同的转换方法，也可以得到完全随机的结果。

例如：可以将random.random函数的返回值乘以某个区间值，就可以得到你想要结果在该区间内的数字结果。

一般情况下，random.random函数在游戏活动中很有用，例如随机数抽奖，抽取实物或者钱款奖励等，或者用于确定游戏中精灵因素出现的几率，等等。

只要想到就可以用随机数来控制的，就可以用random.random来实现。

此外，random.random函数还可以用于一些其他的用途，例如：统计学中的采样。

将random.random函数的返回值加载到列表中，就可以获得一组样本值，作为实验或统计学的基础。

另外，还可以将random.random函数的返回值利用在算法和程序中，实现一些不确定性概念，例如在某个区间范围内进行搜索过程（用概率来实现），或者函数调用，等等。

总之，random.random是一款简单实用又安全的基础工具，可以用来实现不同的随机数功能，在很多程序应用或实验场景，都是一个不可或缺的基础，十分值得我们去使用。

python import math用法
Python的数学库是使用import math导入的。

在导入math模块后，我们可以使用数百个内置的数学函数和常数来执行数学运算，比如：
-数字的平方根、绝对值、三角函数（如正弦、余弦、正切）
-对数和指数函数
-圆周率、自然对数等常数
例如，要计算数字的平方根，我们可以使用math.sqrt()函数：```python
import math
print(math.sqrt(144))
```
输出：12.0
要使用圆周率常数，我们可以使用math.pi：
```python
import math
print(math.pi)
```
输出：3.1415**********
需要注意的是，数学库中的一些函数需要一些高等数学的知识，因此在使用前应特别小心。

在计算机科学中，有很多泰勒级数和近似函数可以代替这些函数，从而减少计算的复杂性。

另外，如果你发现在你的程序中，你需要使用许多math函数，那么可能会发现将导入部分简写为import math会变得很冗长。

为了解决这个问题，可以使用from math import函数名的方式导入math函数，实现更简洁的代码。

Math.ceil（）、Math.floor（）和Math.round（）◎Math.ceil()执⾏向上舍⼊，即它总是将数值向上舍⼊为最接近的整数；
◎Math.floor()执⾏向下舍⼊，即它总是将数值向下舍⼊为最接近的整数；
◎Math.round()执⾏标准舍⼊，即它总是将数值四舍五⼊为最接近的整数(这也是我们在数学课上学到的舍⼊规则)。

总结:
所有介于25和26(不包括26)之间的数值，Math.ceil()始终返回26，因为它执⾏的是向上舍⼊。

Math.round()⽅法只在数值⼤于等于25.5时返回26；否则返回25。

Math.floor()对所有介于25和26(不包括26)之间的数值都返回25。

以下是⼀些补充：
ceil()：将⼩数部分⼀律向整数部分进位。

如：
Math.ceil(12.2)//返回13
Math.ceil(12.7)//返回13
Math.ceil(12.0)// 返回12
floor()：⼀律舍去，仅保留整数。

如：
Math.floor(12.2)// 返回12
Math.floor(12.7)//返回12
Math.floor(12.0)//返回12
round()：进⾏四舍五⼊
如：
Math.round(12.2)// 返回12
Math.round(12.7)//返回13
Math.round(12.0)//返回12。

随机数函数python一、函数介绍本文将介绍如何使用Python编写一个随机数函数，该函数能够生成指定范围内的随机整数、随机小数和随机字符串。

二、生成随机整数1. random.randint()函数random.randint(a,b)函数用于生成一个指定范围内的整数，其中a为下界，b为上界（包括下界和上界）。

代码示例：```pythonimport randomprint(random.randint(1,10)) # 生成1到10之间的随机整数```2. random.randrange()函数random.randrange(start,stop,step)函数用于生成一个指定范围内的整数，其中start为起始值（默认为0），stop为结束值（不包括在范围内），step为步长（默认为1）。

代码示例：```pythonimport randomprint(random.randrange(1,10,2)) # 生成1到10之间的奇数```三、生成随机小数1. random.random()函数random.random()函数用于生成一个0到1之间的随机小数。

代码示例：```pythonimport randomprint(random.random()) # 生成0到1之间的随机小数```2. random.uniform()函数random.uniform(a,b)函数用于生成一个指定范围内的浮点型随机数，其中a为下界，b为上界。

代码示例：```pythonimport randomprint(random.uniform(0,10)) # 生成0到10之间的随机小数```四、生成随机字符串1. random.choice()函数random.choice(seq)函数用于从序列seq中随机选择一个元素作为返回值。

代码示例：```pythonimport randomimport stringprint(random.choice(string.ascii_letters)) # 生成一个随机字母（大小写）print(random.choice(string.digits)) # 生成一个随机数字```2. random.sample()函数random.sample(population,k)函数用于从指定序列中获取指定长度的片段，不会改变原序列。

python标准库math中用来计算取余的操作
规则
Python标准库math中用来计算取余的操作规则是通过函数`math.fmod()`实现的。

`math.fmod(x, y)`函数返回x除以y的余数，其中x和y可以是整数或浮点数。

与普通的取模操作符`%`不同，`math.fmod()`函数的行为在y为0时稍有不同。

如果y为0，则`math.fmod(x, y)`会引发`ValueError`异常，而不是返回NaN（不是
一个数字）。

另外，需要注意的是，在一般情况下，`math.fmod()`函数与取模操作符`%`的结果是相同的。

然而，当x和y有不同的符号时，`math.fmod()`函数的结果与取模操
作符`%`的结果之间可能存在差异。

`math.fmod()`函数的结果与被除数x的符号相同，即结果的符号与x的符号一致。

下面是一个使用`math.fmod()`函数的简单示例：
```python
import math
x = 10
y = 3
result = math.fmod(x, y)
print(result) # 输出 1.0
```
在上述示例中，`math.fmod(x, y)`计算出10除以3的余数为1.0，并将结果赋给变量`result`，然后通过`print()`函数打印结果。

总结来说，Python标准库math中的`math.fmod()`函数提供了一种计算取余的方法。

它与取模操作符`%`有一些细微的差异，特别是在处理不同符号的情况下，但在一般情况下，它们的结果是相同的。