난수 생성은 프로그래밍, 통계, 기계 학습 모델 등에서 가장 널리 사용되는 기술 중 하나입니다. 고유한 요소가 포함된 무작위 정수의 정렬된 목록을 생성하는 것이 이 작업의 하위 필드입니다. 그러나 컴퓨터는 결정론적 기계이므로 구현을 통해 난수를 생성하는 것은 때때로 합리적인 아이디어일 뿐입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 고유한 요소가 포함된 무작위 정수의 정렬된 목록을 얻는 방법을 살펴보겠습니다.
샘플링 방법은 주어진 모집단에서 k개 요소의 무작위 샘플을 생성합니다. 여기에는 두 개의 필수 매개변수가 필요합니다. 첫 번째는 요소 목록이고 두 번째는 샘플 목록에 포함되어야 하는 요소 수입니다.
함수 샘플은 두 가지 필수 매개변수, 즉 반복 가능한 객체와 결과에 표시되어야 하는 요소 수를 허용합니다. 반복 가능한 객체의 k개 요소를 목록으로 반환합니다.
으아악이 함수는 반복 가능한 객체를 정렬합니다. 반복 가능한 객체를 필수 매개변수로 사용합니다. key 매개변수를 사용하여 요소의 키를 설정할 수도 있습니다. 또한 reverse 매개변수를 사용하여 정렬된 반복 가능 항목의 반대 형식을 반환할 수도 있습니다.
아래 코드에서는 먼저 Python의 Random 모듈을 가져옵니다. 다음으로, 시작 범위, 끝 범위 및 요소 수의 세 가지 매개 변수를 허용하는 generate_sorted_random_integers 함수를 만들었습니다. range 메소드를 사용하여 정수 범위의 목록을 생성하고, 샘플 메소드를 사용하여 일부 샘플을 가져온 다음, 마지막으로 sorted 메소드를 사용하여 배열을 정렬합니다.
으아악Numpy는 수치 계산에 사용되는 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 또한 난수를 생성하는 기능도 제공합니다. 정렬 방법을 사용하여 목록을 정렬하고 선택 방법을 사용하여 k개 요소를 무작위로 선택할 수 있습니다.
아래 예에서는 Numpy 라이브러리를 가져온 후 generate_sorted_random_integers 함수를 정의합니다. 이 함수는 시작 값, 끝 값 및 요소 수를 매개변수로 사용하고 무작위로 정렬된 목록을 반환합니다. 함수 아래에서는 range 함수를 사용하여 시퀀스를 생성하고, 선택 방법을 사용하여 필요한 수의 요소를 선택하고, 마지막으로 정렬 방법을 사용하여 목록을 정렬합니다.
으아악List Comprehension은 Python 개발자들 사이에서 인기 있는 기술입니다. 이 접근 방식의 장점은 논리문, 반복식, 조건식 등을 한 줄의 코드로 결합하고 이를 기반으로 목록의 요소를 생성할 수 있다는 것입니다. 이는 코드 줄의 단일 파생을 작성하는 데 도움이 됩니다.
아래 예에서는 목록 이해를 사용하여 정렬된 난수 목록을 만듭니다. 우리는 Python의 무작위 라이브러리를 사용하여 원하는 범위의 난수를 생성하고 sorted 방법을 사용하여 난수 목록을 정렬합니다. 사용자 정의 함수를 호출하고 필요한 매개변수를 전달한 후 결과를 인쇄했습니다.
으아악Lambda 함수에는 이름이 없으며 코드 줄이 적으면 기존 함수처럼 작동합니다. 이 함수는 매개변수를 받아들이고 값을 반환할 수 있습니다. 그러나 함수에는 이름이 없습니다. 일반적으로 우리는 일부 작업을 신속하게 수행해야 하고 다른 곳에서는 사용되지 않을 것이라고 확신할 때 이와 같은 기능을 사용합니다.
아래 코드에서는 시작, 끝 및 요소 수를 매개변수로 사용하는 람다 함수를 사용하고 있습니다. 이 함수는 또한 목록의 요소를 생성하기 위해 목록 이해를 사용합니다. 우리는 난수를 생성하기 위해 randint 메소드를 사용하고 목록을 정렬하기 위해 sorted 메소드를 사용합니다.
으아악Pandas는 Python에서 널리 사용되는 데이터 분석 라이브러리입니다. 여기에는 모든 목록 요소에 특정 작업을 적용하는 데 사용할 수 있는 Apply라는 내장 함수가 있습니다. 무작위 라이브러리를 사용하여 난수를 생성하고 요소를 정렬하는 방법을 적용할 수 있습니다
Pandas는 Python에서 널리 사용되는 데이터 분석 라이브러리입니다. 여기에는 모든 목록 요소에 특정 작업을 적용하는 데 사용할 수 있는 Apply라는 내장 함수가 있습니다. 무작위 라이브러리를 사용하여 난수를 생성하고 요소를 정렬하는 방법을 적용할 수 있습니다
Pandas 데이터프레임 객체에 Apply 메소드를 사용할 수 있습니다. 함수 이름을 필수 매개변수로 사용합니다. 이 함수는 데이터프레임의 모든 요소에 적용됩니다. axis 매개변수는 행 또는 열에 함수를 사용할지 여부를 정의합니다. Convert_type은 결과 Series의 데이터 유형을 함수의 반환 값에서 유추된 일반 유형으로 변환할지 여부를 나타내는 부울 값입니다.
我们在以下代码中首先导入了Pandas库，并使用pd作为别名。接下来，我们使用DataFrame方法创建了一个名为df的数据帧。我们对数据帧使用了apply方法，并使用generate_sorted_random_integers函数对所有数字进行处理。generate_sorted_random_integers函数使用了sampling方法来随机抽样一些数字，并使用sort方法对数字列表进行排序。
import pandas as pd import random df = pd.DataFrame({ 'start_range': [1, 1, 1], 'end_range': [100, 100, 100], 'num_elements': [10, 10, 10] }) def generate_sorted_random_integers(row): random_list = random.sample(range(row[0], row[1] + 1), row[2]) random_list.sort() return random_list random_list = df[['start_range', 'end_range', 'num_elements']].apply(generate_sorted_random_integers, axis=1).tolist() print(f"A multidimensional sorted list of random integers with unique elements are as follows: {random_list}")
A multidimensional sorted list of random integers with unique elements are as follows: [[11, 28, 31, 32, 35, 58, 73, 82, 88, 96], [17, 26, 42, 45, 47, 55, 89, 97, 99, 100], [26, 32, 66, 73, 74, 76, 85, 87, 93, 100]]
在这篇文章中，我们了解了如何使用Python获取一个具有唯一元素的随机整数排序列表。random模块是生成随机数的最常用方法，因为它专门为此目的设计。然而，为了生成一个排序列表，我们还需要使用Python中的其他一些方法，比如choice、sample、lambda函数等。
위 내용은 Python을 사용하여 고유한 요소가 있는 임의의 정수로 구성된 정렬된 목록을 얻는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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