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  • python3 随机生成6位数的验证码 要求是数字:0~9 及大小写字母。 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:Hiuhung Wan import random # 48--57 : 0-9 # 65--90 : A-Z # 97--122: a...

    python3 随机生成6位数的验证码

    要求是数字:0~9 及大小写字母。

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    # Author:Hiuhung Wan
    
    import random
    
    # 48--57 : 0-9
    # 65--90 : A-Z
    # 97--122: a-z
    
    index = 6
    count = 0
    str1 = ''   #存放验证码
    
    while index > count:
        num = random.randrange(48,122)
        if (num <= 57) or (num >= 65 and num <= 90) or (num >= 97):   #符合条件
            str1 += chr(num)
            count += 1
    
    print(str1)
    

      

     

    效果如下

    C:\Python36\python.exe D:/Py/1704/day04/随机验证码.py
    YpEDP0
    
    Process finished with exit code 0
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/hiuhungwan/p/9210890.html

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  • python中常用的随机函数有:1)np.random.rand;2)np.random.randint;3)np.random.randn;4)np.random.random。1. np.random.rand(d0, d1, ..., dn)根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1。其中dn...

    python中常用的随机函数有:1)np.random.rand;2)np.random.randint;3)np.random.randn;4)np.random.random。

    1. np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

    根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1。其中dn表示每个维度的大小,n表示维度的个数。返回值为指定维度的array。

    举例:

    1 importnumpy as np2

    3 x = np.random.rand(3, 2)4 print(x.shape)5 print(x)

    7

    8 """

    9 输出结果:10 (3, 2)11 [[0.55911292 0.5242528 ]12 [0.15812263 0.88402055]13 [0.50265009 0.65779738]]14 """

    2. np.random.randn(d0, d1, …, dn)

    randn函数返回一个或一组样本,具有标准正态分布,均值为0,标准差为1。其中dn表示每个维度的大小,n表示维度的个数。返回值为指定维度的array。

    举例:

    1 importnumpy as np2

    3 x = np.random.randn(3, 2)4 print(x.shape)5 print(x)6

    7 """

    8 输出结果:9 (3, 2)10 [[-0.81758026 -0.0527769 ]11 [ 0.36913285 1.67281363]12 [ 0.83645057 -0.54296909]]13 """

    3. np.random.randint(low[, high, size])

    返回随机整数,范围区间为[low,high),包含low,不包含high。其中low为最小值,high为最大值,size为数组维度大小,dtype为数据类型,默认的数据类型是np.int。high没有填写时,默认生成随机数的范围是[0,low)。

    1 importnumpy as np2

    3 x = np.random.randint(3)4 print(x)5 #1

    6

    7 x = np.random.randint(1,5)8 print(x)9 #3

    10

    11 x = np.random.randint(3, size=5)12 print(x)13 #[0 1 2 2 0]

    14

    15 x = np.random.randint(3, size=[2, 2])16 print(x)17 """

    18 [[2 0]19 [0 1]]20 """

    4. np.random.random([size])

    生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似。举例:

    1 importnumpy as np2

    3 x = np.random.random(size=[2, 2])4 print(x)5 """

    6 [[0.94329549 0.93561065]7 [0.33493102 0.67862068]]8 """

    numpy.random.random_sample(size=None)

    numpy.random.ranf(size=None)

    numpy.random.sample(size=None)

    上面三个函数同样具有类似的功能。

    5. np.random.choice(a[, size, replace, p])

    从一个给定的一维数组,生成一个随机样本.

    参数: a为一维数组类似数据或整数;size为数组维度;repalce参数为是否可以重复,当设置为FALSE时,不能出现重复的数据;p为数组中的数据出现的概率。

    a为整数时,对应的一维数组为np.arange(a)。

    1 importnumpy as np2

    3 """

    4 第一个参数值5对应的a,即传入的数据组5 第二个参数3就是数组的size,传入单值时,数据维度是一维的6 此处将生成一个一维数据包含3个小于5的整数的数组7 """

    8 x = np.random.choice(5, 3)9 print(x)10 #[4 0 4]

    11

    12 #给数组中每个数据出现的概率赋值

    13 x = np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])14 print(x)15 #[3 2 2]

    16

    17 #repalce参数为是否可以重复,当设置为FALSE时,不能出现重复的数据

    18 x = np.random.choice(5, 4, replace=False)19 print(x)20 #[2 4 1 0]

    21

    22 #也可以传入非数字、字符串的数组

    23 demo_list = ["lenovo", "sansumg","moto","xiaomi", "iphone"]24 x = np.random.choice(demo_list,size=(3,3))25 print(x)26 """

    27 [["sansumg" "sansumg" "xiaomi"]28 ["sansumg" "iphone" "sansumg"]29 ["lenovo" "xiaomi" "lenovo"]]30 """

    6. np.random.seed()

    生成随机数的种子,使得每次生成随机数相同。当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数。

    举例:

    1 importtensorflow as tf2 importnumpy as np3 from sklearn.utils importcheck_random_state4

    5 x = np.random.randint(0, 10)6 print(x)7 #8

    8

    9 x = np.random.randint(0, 10)10 print(x)11 #9

    12

    13 np.random.seed(0)14 x = np.random.randint(0, 10)15 print(x)16 #5

    17

    18 np.random.seed(0)19 x = np.random.randint(0, 10)20 print(x)21 #5

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  • python生成常用随机数字

    千次阅读 2019-03-07 14:39:54
    1.生成一个0-1之间的随机浮点数.例: &gt;&gt;&gt; print(random.random()) 0.7875791161635055 2.生成[a,b]之间的整数,如0-20之间的整数.例: &gt;&gt;&gt; print(random.randint(0,...

    在python中,调用随机数模块的操作为import random:

     

    1.生成一个0-1之间的随机浮点数.例:

    >>> print(random.random())

    0.7875791161635055

     

    2.生成[a,b]之间的整数,如0-20之间的整数.例:

    >>> print(random.randint(0,20))

    19

    3.生成[a,b]之间的浮点数,如0-50之间的浮点数.例:

    >>> print(random.uniform(0,50))

    27.810199234803285

     

    4.生成均值为0,标准差为0.2的高斯分布随机数,例:

    首先应调用numpy模块:import numpy as np

    >>> print(np.random.normal(0.0,0.2))

    -0.04187670692165695

     

    5.标准正态分布

    同4需要调用numpy模块

    >>> print(np.random.randn())
    0.8436757304905483
     

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  • 本文实例为大家分享了python随机生成高强度密码的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import random import re # 字母类型 englishChar = ['q', 'w', 'e', 'r', 't', 'y', 'u', 'i', 'o', 'p', 'l', 'k', 'j', 'h'...
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    [root@harbor ~]# cat test3.py
    #!/usr/bin/python
    import random
    a=[]
    for i in range(1,40):
      a.append(i)
    random.shuffle(a)
    b=[str(i) for i in a]
    print b
    c=''.join(b)[1:33]
    print c,len(c)
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/wyf-577513827/p/11419415.html

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  • 方法一:知识点:random.sample(sequence, k) 从指定序列中随机获取指定长度的片断import random,stringnum=string.ascii_letters+string.digitsprint ( "".join(random.sample(num,10)) )方法二:知识点...
  • python 生成随机数字,字符串,坐标

    千次阅读 2017-04-26 14:38:50
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  • PYTHON 随机验证码生成

    2016-12-29 14:50:00
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    万次阅读 2018-06-23 14:34:06
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  • Python 生成随机密码

    2019-03-19 10:29:00
    #-*- coding:utf-8 -*-'''简短地生成随机密码,包括大小写字母、数字,可以指定密码长度'''#生成随机密码from random import choiceimport stringimport datetime ...#python3中为string.ascii_lette...
  • 笔主在做一个项目要生成一组随机有序的整型数字,并按行输出到文本文件使用,恰好开始学习Python3,遂决定直接使用Python3解决 思路:与随机数相关的函数都要使用到random这个系统库,查看相关的开发文档发现random...
  • python生成随机验证码

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