1. 隨機函式的使用
>>>random.random()
# random float x, 0.0 <= x < 1.0
0.37444887175646646
>>>
random
.uniform(1,
10)
# random float x, 1.0 <= x < 10.0
1.1800146073117523
>>>
random.randint(1, 10)
# integer from 1 to 10, endpoints included
7>>>
random.randrange(0,
101, 2)
#even integer from 0 to 100
26>>>
random.choice(
'abcdefghij') #
choose a random element
'c'>>>
items =[
1, 2,
3, 4,
5, 6,
7]>>>
random.shuffle(items)
>>>
items
[7, 3, 2, 5, 6, 4, 1]
>>>random.sample([1,
2, 3,
4, 5], 3)
#choose 3 elements
[4, 1, 5]
2. 列表推導（list comprehesion）
列表推導的一般語法如下：
[expression
for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
for itemn in iterablen if conditionn ]
大致等價於：
s =
for item1 in iterable1:
if condition1:
for item2 in iterable2:
if condition2:
for itemn in iterablen:
還是來看一些基本的例子:
a = [-3,5,2,-10,7,8]
b = 'abc'
c = [2*s for s in a]#c = [-6,10,4,-20,14,16]
d = [s for s in a if s >= 0]#d = [5,2,7,8]
e = [(x,y) for x in a
for y in b
if x > 0 ]
#e = [(5,'a'),(5,'b'),(5,'c'),(2,'a'),(2,'b'),(2,'c'), (7,'a'),(7,'b'),(7,'c'),(8,'a'),(8,'b'),(8,'c')]
f = [(1,2), (3,4), (5,6)]
g = [math.sqrt(x*x+y*y) for x,y in f]
#f = [2.23606, 5.0, 7.81024]
3.range 與 xrange
這兩個基本上都是在迴圈的時候用。
fori
in range(0
, 100):
ifor
i in
xrange(0
, 100):
i這兩個輸出的結果都是一樣的，實際上有很多不同，
range
會直接生成乙個
list
物件：a =
range(0
,100)
type(a)
aprint
a[0], a[1]
而xrange
則不會直接生成乙個
list
，而是每次呼叫返回其中的乙個值
a =
xrange(0
,100)
type(a)
aprint
a[0], a[1]
所以xrange
做迴圈的效能比
range
好，尤其是返回很大的時候！
盡量用xrange
吧，除非你是要返回乙個列表。
4. 一維與二維陣列的生成
產生一維陣列並初始化：
>>> initv = 0
>>> list_len = 5
>>> sp_list = [initv for i in xrange(10)]
>>> print sp_list
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
>>> sp_list2 = [initv] * list_len
>>> print sp_list2
[0, 0, 0, 0, 0]
>>>
產生二維陣列並初始化：
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