randint在python中的用法？1.random.randint()函數(shù)原型random.randint(a，b)用于生成指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限，生成的隨機(jī)數(shù)n: a

randint在python中的用法？

1.random.randint()函數(shù)原型random.randint(a，b)

用于生成指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限，生成的隨機(jī)數(shù)n: a lt n lt b

2.使用語(yǔ)法importrandom。

rrandom.randint(a，b)

隨機(jī)生成a和b之間的整數(shù)，包括a和b。

3.使用

示例:生成隨機(jī)整數(shù)1 ~ 100 #-*-編碼:·UTF-8-*-

隨機(jī)輸入

#隨機(jī)整數(shù)

print(random.randint(1，100)

python中normal是什么？

python中的Normal是正態(tài)分布，又稱高斯分布，是描述連續(xù)型隨機(jī)變量最常用的概率分布。

在金融研究中，收益率等變量的分布假設(shè)為正態(tài)或?qū)?shù)正態(tài)(對(duì)數(shù)遵循正態(tài)分布)。由于形狀的關(guān)系，正態(tài)分布曲線常被稱為鐘形曲線。

正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的生成函數(shù)是正態(tài)()

如何用Python科學(xué)計(jì)算中的矩陣替代循環(huán)？

建議盡量使用numpy中的整個(gè)數(shù)組或切片操作，避免循環(huán)，尤其是多重循環(huán)，顯著提高科學(xué)計(jì)算的效率。

這里有幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子:

假設(shè)a是一個(gè)長(zhǎng)度為n的numpy數(shù)組:

1.計(jì)算a中元素的和，用()或(a)代替循環(huán)求和。

2.判斷A中是否有大于1的元素，用(A gt 1)。any()而不是進(jìn)行循環(huán)判斷。

3.取出A中大于1的元素，放入一個(gè)新數(shù)組中。使用A[Agt1]而不是逐個(gè)取出元素。

4.把A中的奇數(shù)元素去掉，用A[1 : : 2]代替循環(huán)。

5.將A中的所有元素加倍，使用A * 2，并不 在賦值之前，循環(huán)遍歷每個(gè)元素乘以2。

6.......

Numpy是Python中科學(xué)計(jì)算最常用、最基礎(chǔ)的工具，掌握好它很有必要。以下是Python經(jīng)常用來(lái)做科學(xué)計(jì)算的一些模塊和軟件包:

Python中最常用的數(shù)值計(jì)算庫(kù)，numpy:，提供了一個(gè)通用而強(qiáng)大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)和大量的科學(xué)計(jì)算函數(shù)(相當(dāng)一部分是跨scipy的)，這是Python中幾乎所有其他科學(xué)計(jì)算庫(kù)的基礎(chǔ)。

scipy:在numpy的基礎(chǔ)上，提供了解決科學(xué)計(jì)算中各種常見(jiàn)問(wèn)題的工具，包括數(shù)學(xué)物理中的各種特殊函數(shù)、數(shù)值積分、最優(yōu)化、插值、傅立葉變換、線性代數(shù)、信號(hào)處理、圖像處理、隨機(jī)數(shù)和概率分布、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。

sympy: Python中的符號(hào)計(jì)算庫(kù)支持符號(hào)計(jì)算、高精度計(jì)算、模式匹配、繪圖、方程求解、微積分、組合數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、幾何、概率統(tǒng)計(jì)、物理等功能，可以在很大程度上替代Mathematica和Matlab的符號(hào)計(jì)算功能。

Python的交互式開(kāi)發(fā)和計(jì)算環(huán)境Ipython:比Python 自己的殼。它支持變量的自動(dòng)完成和縮進(jìn)，bash sh: Python是科學(xué)計(jì)算最常用和最重要的繪圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。

H5py:使用Python處理HDF5格式的數(shù)據(jù)。HDF5是一種廣泛使用的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，具有一系列優(yōu)秀的特性，如支持大量的數(shù)據(jù)類(lèi)型，具有靈活、通用、跨平臺(tái)、可擴(kuò)展和高效的I/O性能，支持幾乎無(wú)限的單個(gè)文件存儲(chǔ)(高達(dá): Python常用的數(shù)據(jù)分析包，適合時(shí)間序列和金融數(shù)據(jù)分析。

emc:用Python實(shí)現(xiàn)的馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)庫(kù)。

Pymc:是實(shí)現(xiàn)貝葉斯統(tǒng)計(jì)模型和馬爾可夫鏈蒙特卡羅抽樣的另一個(gè)工具。

近年來(lái)，Python在高性能計(jì)算領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，使用Python進(jìn)行并行計(jì)算也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，簡(jiǎn)單易用，在很多情況下可以媲美C、C和Fortran的執(zhí)行性能。用Python做并行計(jì)算有很多方法，比如用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的[threading module]()做線程級(jí)并行，用[multiprocessing module]()做進(jìn)程級(jí)并行，用[concurrent.futures module]()做異步并行，用[module]()做各種的并行，用[m]用于MPI消息傳遞并行計(jì)算的Pi4py包]()等等。如果你能使用C/C、Fortran或cython為Python編寫(xiě)擴(kuò)展模塊，你也可以使用OpenMP并行。可以用[pyCUDA]()來(lái)編程GPU。我個(gè)人的【簡(jiǎn)書(shū)主題】()和【CSDN博客專欄】()有專門(mén)介紹Python并行計(jì)算的，并提供了大量程序?qū)嵗Ｓ行枰蛘哂信d趣的可以了解一下。