这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了系统学习Python——随机模块random：随机顺序返回序列random.shuffle。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
分类目录：《系统学习Python》总目录
接受一个序列，并以随机顺序返回此序列。需要注意的是，使用这个函数不会生成新的列表，只是将原列表的次序打乱。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-608142.html
random.shuffle (lst)
lst：待排序的list
None
import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle (lst)
lst
以上实例输出结果为：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-608142.html
[2, 3, 1, 4, 5]
到了这里，关于系统学习Python——随机模块random：随机顺序返回序列random.shuffle的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 merge 合并排序算法函数 用于 将 两个已排序好的容器 合并成一个新的已排序的容器 ; merge 合并排序算法 函数原型 如下 : 参数解析 : InputIterator1 first1 参数 : 有序 输入 容器 1 的 迭代器范围 的 起始迭代器 (
随机森林是一种由 决策树 构成的 集成算法 ，他在很多情况下都能有不错的表现。 要深入理解上面这句话，请阅读我的另外两篇文章： 【机器学习】决策树 – Decision Tree 【机器学习】集成学习 - Ensemble Learning 随机森林属于 集成学习 中的 Bagging （Bootstrap AGgregation 的简称）
介绍这7个随机数的方法应用： 说明：用于生成一个0到1的随机符点数: 0 = x 1.0 说明：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，则生成的随机数n: b = n = a。如果 a b， 则 a = n = b。 说明:用于生成一个指定范围内的整数
该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。 对于整数，从范围中有统一的选择。 对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。 在实数轴上，有计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的
随机森林（Random Forest） 是Bagging（一种并行式的集成学习方法）的一个拓展体，它的基学习器固定为决策树，多棵树也就组成了森林，而“随机”则在于选择划分属性的随机，随机森林在训练基学习器时，也采用有放回采样的方式添加样本扰动，同时它还引入了一种属性扰动
Random库Python中用于生成随机数的一个标准库。计算机没有办法产生真正的随机数，但它可以产生伪随机数。 伪随机数是计算机按照一定的运算规则产生的一些数据，只不过这些数据表现为随机数的形式。计算机中采用梅森旋转算法生成为随机序列，序列中的每一个元素就是伪
随机森林是bagging集成策略中最实用的算法之一。森林是分别建立了多个决策树，把它们放到一起就是森林，这些决策树都是为了解决同一任务建立的，最终的目标也都是一致的，最后将其结果来平均即可，如图所示。 从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当
np.random.choice() 是NumPy库中的一个函数，用于从给定的一维数组或可迭代对象中随机抽样。这个函数具有以下参数和功能： 参数 a ：表示从中抽取随机样本的数组或整数。如果 a 是一个整数，则抽样将从 np.arange(a) 中进行。 size ：输出样本的大小。默认情况下，返回单个值。你
随机数在计算机科学领域扮演着重要的角色，用于模拟真实世界的随机性、数据生成、密码学等多个领域。Python 中的 random 模块提供了丰富的随机数生成功能，本文整理了 random 模块的使用。 伪随机性 ：Python 使用 random 模块生成各种分布的 伪随机数 。计算机生成的随机数都
本文分享自华为云社区《Python随机数探秘：深入解析random模块的神奇之处》，作者：柠檬味拥抱。 随机数在计算机科学和数据科学领域中扮演着重要角色，Python的标准库中提供了 random 模块，用于生成各种随机数。本篇博客将深入探讨 random 模块的各种函数，以及它们的应用
