原理 组合模式是一种抽象。将整体和部分统一对待。 比如一个网页。它可以显示一条新闻，N条新闻，它的操作“显示”对于一条新闻和N条新闻的动作是一致的。“N条新闻”是“一条新闻”的组合。...由部分“组合”成整体，加大了代码复用的灵活性。 实现 下面实现一个内容模版。比如一个网页的内容，可以由不同的元素组合。...定义接口 import abc import random # 组合模式 class IJsonTemplateDataTree(object): # 定义一个接口 __metaclass...多个组件也能组合成一个大的组件。...叶子节点 组件组合叶子节点，具体的实现由叶子节点控制。在这定义了两个不同的叶子类型（article, gif)，它们产生不同的数据。
python中生成随机数主要使用random模块和numpy库中的random函数。 前者主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选，后者用来生成a*b维的随机矩阵。...一、random模块 random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数，列举如下： 1. random.random() 功能：随机生成一个[0, 1)的浮点数 示例： import random...[a, b)的浮点数 3. random.randint(a, b) 功能：随机生成一个[a, b)的整数 4. random.randrange(a, b, step) 功能：在随机生成的以这样的一个整数序列中随机选择一个数 5. random.choice(sequence) 功能：从一个已有的sequence中随机选择一个元素 6. random.sample..., 3, 4, 3, 3, 4], [3, 4, 2, 3, 3, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 2, 3, 2]]) 总结： （1）random模块主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选
参考链接： Python中的随机数 python生成随机数、随机字符、随机字符串 本文是基于Windows 10系统环境，实现python生成随机数、随机字符、随机字符串： Windows 10 ...PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe) python 3.6.8 Windows x86 executable installer (1) 生成随机数 随机整数 ...(0, 101, 2) # 左闭右开区间 print(num) 随机浮点数 import random num = random.random() # 生成0-1之间的随机浮点数 num2 = random.uniform...(1, 10) # 生成的随机浮点数归一化到区间1-10 print(num) print(num2) (2) 生成随机字符 随机字符 import random alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz...@#$%^&*()' char = random.choice(alphabet) print(char) (3) 生成随机字符串 生成指定数量的随机字符串 import random alphabet
组合是一个面向对象的设计概念，模型a是有关系的。在composition中，一个称为composite的类包含另一个称为component的类的对象。...换句话说，一个复合类有另一个类的组件 组合允许复合类重用其包含的组件的实现。复合类不继承组件类的接口，但可以利用其实现 两类之间的构成关系被认为是松散耦合的。...这意味着对组件类的更改很少会影响组合类，而对复合类的更改则永远不会影响组件类 这提供了更好的变更适应性，并允许应用程序引入新的要求而不会影响现有代码 当查看两种竞争软件设计时，一种基于继承，另一种基于组成...自定义Python类中的操作符和函数重载很好地概述了类中可用的特殊方法，这些方法可用于自定义对象的行为 # In employees.py class Employee: def __init...运行程序时，您将看到打印的地址 $ python program.py Tracking Employee Productivity ============================== Mary
多态的存在其实也限制了子类的使用方法（抽象类也是可以限制子类），定义子类的时候，必须有speak()方法，这样才能算的上动物类，所以python推荐使用“鸭子类型”，是一种不依赖于继承，也可以实现不考虑对象类型而使用对象...类和类之间代码冗余的问题可以通过继承来解决，或者super()方法等，其实我们还可以通过组合解决类与类之间代码冗余的问题 组合：一个类中以另外一个类的对象作为数据属性，就是类的组合，组合通常表示“有...__init__(name, age, gender) # 实例化学生对象 stu = Student('HammerZe', 18, 'male') # 实例化课程对象 python = Course...('python','6m',10000) linux = Course('linux','5m',10000) # 组合 stu.courses.append(python.name) stu.courses.append...(linux.name) print(stu.courses) # ['python', 'linux'] 面向对象的内置函数 __init__()：初始化方法 __str__()：打印对象的时候
文章目录 前言 一、随机数种子 二、生成随机数 1.random() 2.ranint(a,b) 3.randrange(start,stop [,step]) 4.getrandbits(k) 三、生成随机序列...,而是对随机数的一种模拟。...random模块包含各种伪随机数生成函数，以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。 ---- – 一、随机数种子 为什么要提出随机数种子呢？...咱们前面提到过了,随机数均是模拟出来的, 想要模拟的比较真实,就需要变换种子函数内的数值,一般以时间戳为随机函数种子。 例如以下案例,将随机数种子固定的时候,生成的随机数也将固定。...单一时间戳 随机时间戳 第一次结果 第二次结果 二、生成随机数 以下一生成10个1-100的随机数为例 1.random() 生成[0-1)的随机数为float型。
/usr/bin/python import random print(random.random()) #打印0-1之间的随机浮点数 print(random.uniform(1,10)) #打印...1-10之间的随机浮点数 print(random.randint(1,10)) #打印1-10直接的整数 print(random.randrange(10, 30, 2)) #10到30，步数为...2 lst = ['python','C','C++','javascript'] print(random.choice(lst)) #随机选择 p = ['A' , 'B', 'C', 'D'..., 'E' ] random.shuffle(p) #重新排序 print(p) lst = [1,2,3,4,5] print(random.sample(lst,4)) #随机截取长度
from fake_useragent import UserAgent def getHtml(url): try: ua = UserAgent() # 随机
python的随机模块–random random.random 模块名称.模块中的函数 random.uniform random.randint random.choice random.sample...random.randrange random.random 随机返回0~1之间的浮点数 random.uniform 产生一个a,b区间的随机浮点数 random.randint 产生一个a, b区间的随机整数...random.choice 返回对象中的一个随机元素 random.sample 随机返回对象中指定的元素 # 即个数 random.randrange 获取区间内的一个随机数 random.randrange
此文章是随机固定分组的合作协同进化利用PSO来优化。 比如有12个决策变量，我们固定随机优化3个决策变量，那么就将决策变量分成了4组。...; M=30; %初始化群体个体数目 bound=1; %global answer %最后所有粒子的结果（包括特征与精确度） x=randn(M,Dim); %随机初始化位置...v=randn(M,Dim); %随机初始化速度 result = 1; while MaxDT ~= 0 subgroup = rnd_divide(Dim, sub_dim); for... %if(temp_result < result) % result = temp_result; %end MaxDT =MaxDT - 1; end 随机分组算法
使用场景： 随机 短信验证码 import random import string # 指定随机数长度 r_num = 4 # 生成数字 + 字母（字符串序列） token = string.ascii_letters...+ string.digits ''' string.ascii_letters:生成大小写字母（type:字符串） string.digits:生成数字（type:字符串） ''' # 随机选择...指定长度 随机码（字符串列表） token = random.sample(token,r_num) # 生成 数字 + 字母 随机数 token = ''.join(token) # 加强版（一行代码
今天下午在日常找bug的时候，发现了自己误将if写成for然后配合else完成了波bug操作，正常运行，具体可以见下图：
: oaixnah@163.com Time : 2019-07-27 17:12 Home Team : Golden State Warriors 随机生成...main__': a = sys.argv if len(a) == 3: main(a[1], a[2]) else: print('Use: python
什么是随机森林？ 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。要想理解好随机森林，就首先要了解决策树。...重复n次，这k个特性经过不同随机组合建立起来n棵决策树（或者是数据的不同随机样本，称为自助法样本）。 3. 对每个决策树都传递随机变量来预测结果。...换句话说，将得到高票数的预测目标作为随机森林算法的最终预测。 针对回归问题，随机森林中的决策树会预测Y的值（输出值）。通过随机森林中所有决策树预测值的平均值计算得出最终预测值。...而针对分类问题，随机森林中的每棵决策树会预测最新数据属于哪个分类。最终，哪一分类被选择最多，就预测这个最新数据属于哪一分类。 随机森林的优点和缺点？ 优点： 1....如何理解随机森林的“随机”？ 主要体现在两个方面： 1.数据的随机选取：从原始数据中采取有放回的抽样。 2.特征的随机选取：每次随机选取k个特征构造一棵树。
描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。...---- 参数 x — 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。...random.random()用于生成 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。如果a > b，则生成随机数 n: a <= n <= b。...其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数 print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint...random.randrange 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 ，这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。
此时我们就要用到类的组合来关联医院类与患者类。详细操作详见下图： ?
import random #随机整数： print random.randint(1,50) #随机选取0到100间的偶数： print random.randrange(0, 101, 2) #随机浮点数...： print random.random() print random.uniform(1, 10) #随机字符： print random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz...,'w','v','u','t','s','r','q','p','o','n','m','l','k','j','i','h','g','f','e','d','c','b','a'], 5)) #随机选取字符串
关于python类的组合，绞尽脑汁之后，写了一个生活中的简单例子，有需要的童鞋可以理解下，水平有限，不对的地方望指正 #coding:utf-8 class Engine(): #某发动机厂家描述发动机对象...ngineObj.repairEngine() #最后，你会发现，对车轮的保养和发动机的维修，你不用关心内部细节是如何保养，是如何维修的，只需调用就好 #发动机和车轮是作为汽车的组件而存在，将汽车模型(类)和车轮还有发动机组合成了一个新的对象
使用 random 包生成随机数 2. 使用 numpy 包生成随机数 3. 使用 scipy 包生成随机数 1....韦布尔分布的随机数 由此可见，random 包支持的随机分布比较有限，功能较少...., 10] 内的随机整数 random.randint(1, 10) Out[30]: 2 (3) 生成一个正态分布的随机数，均值为 5， 标准差为 1 random.gauss(5, 1) Out[32...使用 numpy 包生成随机数 numpy 包的 random 方法基本支持所有分布，并且能够一次生成多行多列的随机数....使用 scipy 包生成随机数 用 scipy 包不同分布函数自带的 rvs 生成随机数，例如，生成一个正态分布的 2 行 2 列随机数，均值为 5， 标准差为 1： >>> import scipy.stats
python生成随机密码或随机字符串 import string,random def makePassword(minlength=5,maxlength=25): length=random.randint
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