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TA貢獻(xiàn)1788條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
choice需要一系列項(xiàng)目可供選擇,而不是變量。包裝參數(shù)以匿名或它將起作用,更改:tuplelist
value = r.choice(r.randint(10, 30), r.randint(50, 100))
更改為以下任一選項(xiàng):
value = r.choice((r.randint(10, 30), r.randint(50, 100))) # Tuple
value = r.choice([r.randint(10, 30), r.randint(50, 100)]) # List

TA貢獻(xiàn)1757條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
隨機(jī)選擇接受單個(gè)序列。關(guān)于如何生成所需的數(shù)字,您有幾個(gè)選擇。
要修復(fù)即時(shí)錯(cuò)誤,請(qǐng)將輸入設(shè)置為序列:
value = r.choice([r.randint(10, 30), r.randint(50, 100)])
這不是一個(gè)很好的解決方案,因?yàn)樗鼤?huì)生成兩個(gè)數(shù)字,這是浪費(fèi)的。此外,生成的分布以范圍的大小為條件,這可能是不正確的。
解決此問(wèn)題的更一般方法是生成單個(gè)數(shù)字并將其映射到所需的范圍:
v = r.randint(0, 21 + 51)
value = v + 10 if v <= 20 else v - 21 + 50
如果要將輸入指定為范圍并在所有輸入之間獲得均勻分布,則可以像這樣進(jìn)行泛化:
def from_ranges(*ranges):
n = sum(map(len, ranges))
v = random.randrange(n)
for range in ranges:
k = len(range)
if v < k:
return range[v]
v -= k
這很好,因?yàn)榉秶切?duì)象,不占用太多空間,但在可以指定的內(nèi)容方面允許您有很大的靈活性。
對(duì)于您問(wèn)題中的示例,您可以將該函數(shù)稱(chēng)為
>>> from_ranges(range(10, 31), range(50, 101))
您還可以通過(guò)將長(zhǎng)度累積為累積總和來(lái)消除最終的線(xiàn)性搜索,以支持二進(jìn)制搜索:
from bisect import bisect
from itertools import accumulate
from random import randrange
def from_ranges(*ranges):
lengths = list(accumulate(map(len, ranges)))
v = randrange(lengths[-1])
r = bisect(lengths, v)
offset = lengths[r - 1] if r > 0 else 0
return ranges[r][v - offset]
如果要在生成隨機(jī)數(shù)之前記住累積,則此解決方案會(huì)更快。否則,與第一種解決方案相比,它幾乎沒(méi)有優(yōu)勢(shì)。