Генератор html: Генератор HTML-дерева

Генератор HTML кода: фон, фигуры, анимации, таблицы и другие элементы

Написание кода HTML и CSS — это самый старт в веб-разработке, это азы, которые нужно изучать, чтобы стать крутым верстальщиком или фронтендером. Но даже тут есть способ облегчить труд, потому что есть такие инструменты как:

• генератор html-кода;

• генератор html-страниц;

• генератор html-форм;

• генератор html-таблиц;

• генератор фигур, анимаций, таблиц, стрелок CSS;

• и многое другое.

В общем можно быстро сгенерировать любой HTML-элемент или CSS-код и тем самым облегчить себе жизнь, не боясь, что где-то в коде допущена ошибка или пропущен какой-нибудь тег, элемент, знак и др.

 

Для чего используется генератор html или css 

С одной стороны может возникнуть вопрос, а для чего использовать генератор, если написание кода html и css нужно знать, потому что это основа веб-дизайна? Но на самом деле генераторы действительно выручают при написании HTML и CSS, потому что:

• генератор правильно прописывает кодировку элементов, не пропуская символы, теги, скобки и т. д. и не допуская опечаток;

• обеспечивают высокую скорость написания кода, благодаря полуавтоматическому подходу, когда пользователь вводит параметры: класс, идентификатор, размеры, цвет и т. д., а генератор выдает ему в ответ готовый код по заданным параметрам;

• большинство генераторов доступны в онлайн-режиме и не требуют установки на компьютер;

• большинство генераторов бесплатны,  а это значит, что они экономят не только время, но и деньги.

Генераторы html и  css, в первую очередь, помогают новичкам освоить корректность написания кода, то есть по ним довольно просто обучаться практическим заданиям.

 

Генератор кода HTML и СSS: форм, фигур, страниц, анимации, таблиц

1. Генератор страниц HTML и CSS. Помогает создать макет страницы с шапкой или без, с подвалом или без, с сайдбаром/двумя или без.

2. Генератор фона. Генераторов фона достаточно много и они зависят от типа фона, который вы хотите создать. Например, есть: генератор фона «градиент со структурой», «генератор случайных фонов», «генератор анимационного фона с эффектом дыма», «генератор вона из цветных абстракций» и др.

3. Генератор форм html. Если нужно добавить стилей форме, то можно воспользоваться генератором стилей для форм.

4. Генератор треугольников при помощи CSS.

5. Генератор таблиц HTML.

6. Генератор стилей для кнопок с иконками. 

 

Заключение

Различных генераторов html и css можно поискать на все случаи жизни. Поэтому, если вы испытываете трудности при создании какого-либо элемента html или при создании стилей, то просто поищите соответствующий генератор в сети — работать станет проще.

Умение работать с генераторами не исключает необходимость изучать написание кода без генераторов, а лишь силами ваших знаний и вашей IDE.

Схожие статьи

Другое

Создание ботов для игр: необходимые программы и инструменты

Другое

Виртуальный класс: это что такое, зачем нужно и где используется?

Другое

Безопасность Java: подробный обзор встроенного функционала Явы

Другое

Медведев утвердил правила идентификации пользователей мессенджеров

10 очень полезных генераторов кода для Веб Дизайнеров

01. 10.2017

CSSEric KarkovackHTMLHTML5JavaScriptjQueryИнструментыОбучающие материалыПеревод статьиПолезные ссылкиРесурсы

Генераторы кода могут стать лучшим другом веб дизайнера по двум причинам. Во-первых, они помогают в изучении новых техник или совершенствовании тех, с которыми вы уже знакомы. Во-вторых, они позволяют быстро выполнять повторяющиеся задачи.

Вот 10 лучших генераторов кода для разных языков:

Flexy Boxes

Работать с CSS Flexbox иногда может быть… сложно. Поэтому существует несколько генераторов кода для работы с этой техникой. Flexy Boxes предлагает простой в использовании способ создания сложных макетов.

Вы сможете контролировать количество flex объектов, регулировать расположение и выравнивание. Затем просто скопируйте/вставьте код в свою таблицу стилей.

.htaccess Generator

.htaccess файл располагается на вашем сервере и может выполнять множество полезных функций: переадресация, переписывание URL адресов, обеспечение безопасности – все это может быть настроено через этот важный файл. Проблема только в том, что многие из нас не слишком хорошо знают синтаксис, а написание кода с нуля может занять слишком много времени.

.htaccess Generator сделает за вас всю сложную работу, так как он способен генерировать множество функций. Только будьте аккуратны перезаписывая .htaccess файл на вашем сервере – это может сломать ваш сайт.

PHP Date Format Generator

Приходилось ли вам просматривать официальную PHP документацию каждый раз, когда вы пытаетесь отформатировать дату?

PHP Date Format Generator — это генератор PHP кода, который запомнил все тонкости и позволяет выбирать из предустановленного выбора форматов или создавать свои собственные.

CSS3 Media Queries Generator

Медиа запросы – это один из ключевых элементов адаптивного веб дизайна. CSS3 Media Queries Generator – это генератор CSS кода для быстрого создания медиа запросов. В нем даже есть функция тестирования путем изменения ширины окна браузера.

Bounce.

js

Bounce.js – это JavaScript библиотека, с помощью которой можно создавать CSS3 анимации. С помощью этого онлайн инструмента вы сможете создавать любые анимации путем изменения настроек.

Вы сможете тестировать анимации прямо на той же странице и экспортировать CSS код. Вы также сможете выбирать среди нескольких крутых заготовок. Работать с анимациями сложно, поэтому этот инструмент может сохранить вам кучу времени и сил.

Возможно вам также будет интересна эта подборка из инструментов для работы с CSS анимацией.

Responsify.it

Responsify.it – генератор HTML и CSS кода, который позволяет быстро создавать адаптивные макеты. Задайте количество колонок и ширину. Когда вы будете удовлетворены своим новым макетом, то сможете загрузить архив с кодом.

CSS3 Generator

Написание CSS3 кода по различные браузеры порой бывает скучно, не говоря уже о сложностях запоминания синтаксиса.

CSS3 Generator делает всю грязную работу вместо вас, создавая градиенты, скругленные углы, тени для блоков и текста. Он также работает с CSS transform, анимациями и другими видами CSS кода.

WordPress Code Generators

WordPress Code Generators – это подборка из 20 инструментов, которые позволяют генерировать WordPress код. Вы сможете создавать виджеты для админки, шорткоды, пользовательские области для меню и сайдбары.

Подробная информация о каждом генераторе присутствует, как и ссылки на WordPress Codex. Это отличный инструмент для разработчиков тем.

jQuery Form Builder

jQuery Form Builder – генератор jQuery/Bootstrap кода, который позволяет создавать полностью функциональные формы с помощью drag-and-drop интерфейса. Вы сможете добавлять множество полезных полей, включая поле для выбора даты, загрузки файла и даже выбора способа оплаты, которое будет работать с PayPal и Stripe.

Также включена возможность добавлять автоматические email рассылки и SMS уведомления (через twilio аккаунт). В итоге вы получите jQuery/Bootstrap форму, которая готова к использованию на вашем сайте.

CSS генератор спрайтов

CSS спрайты – это группа картинок, которые соединены в одно изображение. Обычно их используют для “on/off” состояний иконок или других маленьких графических элементов. CSS позиционирование используется для перемещения спрайта и выбора определенной части картинки.

Это отличный способ уменьшить время загрузки страницы. CSS Sprites Generator позволяет загрузить несколько изображений, которые объеденятся в спрайт. В итоге вы получите для загрузки картинку и CSS код, который можно будет вставить в вашу таблицу стилей.

Спасибо генераторам кода

Благодаря веб инноваторам в сети появилось множество генераторов кода, которые упрощают монотонные дизайнерские задачи. Все они придерживаются одного правила: не тратьте время на повторение одних и тех же вещей.

---

Читайте также:

• JavaScript библиотеки 2017
• Лучшие CSS Препроцессоры 2017

---

Перевод статьи 10 Super Useful Code Generators for Web Designers

Автор оригинального текста Eric Karkovack

0 0 votes

Article Rating

Генератор HTML-кода | CSS PHP JavaScript jQuery

Бесплатный онлайн генератор кода HTML CSS JavaScript jQuery. www.html-code-generator.com Предоставляет бесплатные коды HTML. Нажмите «Создать код», который можно скопировать и вставить на свой веб-сайт. Не вводя ни единого символа HTML-кода, одним щелчком мыши создавайте свои HTML-коды. Вы можете найти все, что связано с HTML: коды HTML, редакторы HTML, генератор HTML и CSS, генератор кода JavaScript и многое другое.

Генератор HTML-кода

Онлайн-редактор HTML

Здесь вы можете написать и увидеть HTML в действии. Редактор HTML для создания фрагментов HTML или целой веб-страницы. Вы можете скачать и сохранить свой код.

HTML Радужный текст CSS

HTML Цвета радуги Текст. добавьте свой текст или абзац и выберите цветовую схему, нажмите кнопку «Создать». Радужный HTML-код удобен для копирования и вставки в AOL Instant Messenger. Отправив текст HTML.

Генератор списка выбора HTML

Генератор раскрывающегося списка выбора HTML. одним щелчком мыши создать раскрывающийся список выбора HTML. список выбора года, список выбора месяца, список выбора даты, список выбора названий стран, список выбора номера телефона страны, список выбора номера, список выбора имени веб-шрифта Google

HTML Table Tow Color Row

Генератор HTML-таблиц. Эти инструменты легко создают HTML-таблицу, создают фон строки цвета Tow, столбцы фона цвета Tow, выделяют строку таблицы при наведении. Щелкните ячейку таблицы, введите свойства и нажмите кнопку «Создать». Таблица HTML с использованием CSS

Marquee Generator

Online HTML Marquee Generator. Используйте этот HTML-генератор выделения для создания прокручиваемого текста или изображений для вашего веб-сайта или блога. Генератор выделений изображений, Генератор выделений ссылок Генератор выделений текста Генератор выделений текста, быстро и легко создавайте собственные HTML-выделения. Предварительный просмотр бегущей строки в стиле преобразования CSS

Прокрутка текста на пишущей машинке

HTML Прокрутка текста на пишущей машинке JavaScript. Создайте свою собственную пишущую машинку HTML быстро и легко. добавьте сообщения с прокруткой, нажмите кнопку «Создать» и скопируйте код для своего веб-сайта или блога.

Генератор CSS

Стили текстовых полей CSS

Стили текстовых полей CSS. Еще 100 стилей текстового поля CSS выберите текстовое поле, и вы можете добавить изменение кодов CSS

Стиль флажка CSS

200 CSS Radio Button Переключатель флажка, кнопка включения/выключения, кнопка включения/выключения Android. изменить стиль флажка переключателя

Кнопка CSS со значком

Генератор кнопок CSS со значком. Кнопка CSS с генератором значков изображений. Кнопка цвета фона градиента CSS и добавление значков, создание кнопки CSS для вашего веб-сайта

Генератор треугольников CSS

Генератор треугольников CSS. этот инструмент создает границу прозрачного треугольника. Как создать треугольник Сначала щелкните стрелку треугольника Направление и измените цвет фона, измените размер и нажмите кнопку «Создать».

Генератор трехмерного текста CSS

CSS 3D генератор текстовых эффектов онлайн. создать онлайн 3D-текстовый эффект, этот текстовый эффект показывает несколько теней CSS

Анимация загрузки CSS

Анимация загрузки CSS Генератор. Этот инструмент создает для собственной анимации ключевых кадров CSS3. Создайте анимацию плавной загрузки CSS. выберите шаблон загрузки и настройте размер анимации, высоту, ширину и цвет

random — Создание псевдослучайных чисел — Документация по Python 3.11.1

Исходный код: Lib/random.py

---

Этот модуль реализует генераторы псевдослучайных чисел для различных дистрибутивы.

Для целых чисел существует равномерный выбор из диапазона. Для последовательностей есть равномерный выбор случайного элемента, функция генерации случайного перестановка списка на месте и функция случайной выборки без замена.

В реальной строке есть функции для вычисления равномерных, нормальных (гауссовских), логнормальное, отрицательное экспоненциальное, гамма- и бета-распределения. Для генерации распределений углов доступно распределение фон Мизеса.

Почти все функции модуля зависят от базовой функции

random() , которая равномерно генерирует случайное число с плавающей запятой в полуоткрытом диапазоне 0.0 <= X < 1.0 . Python использует Mersenne Twister в качестве основного генератора. Он производит 53-битную точность плавает и имеет период 2**19937-1. Базовая реализация в C: как быстрый, так и потокобезопасный. Вихрь Мерсенна является одним из наиболее широко уже проверены генераторы случайных чисел. Однако, будучи полностью детерминированный, он не годится для всех целей, и совершенно непригоден для криптографических целей.

Функции, предоставляемые этим модулем, на самом деле являются связанными методами скрытого экземпляр класса random.Random . Вы можете создать собственный экземпляр экземпляры Random , чтобы получить генераторы, которые не разделяют состояние.

Класс Случайный также может быть подклассом, если вы хотите использовать другой базовый генератор собственной разработки: в этом случае переопределите

random() , seed() , getstate() и setstate() методы. При желании новый генератор может предоставить метод getrandbits() — этот позволяет randrange() производить выборки в произвольно большом диапазоне.

Модуль random также предоставляет класс SystemRandom , который использует системную функцию os.urandom() для генерации случайных чисел из источников, предоставляемых операционной системой.

Предупреждение

Генераторы псевдослучайных чисел этого модуля не следует использовать для цели безопасности. Для обеспечения безопасности или криптографии см. секреты модуль.

См. также

М. Мацумото и Т. Нисимура, «Вихрь Мерсенна: 623-мерный равномерно распределенный генератор псевдослучайных чисел», ACM Transactions on Моделирование и компьютерное моделирование Vol. 8, № 1, январь, стр. 3–30, 1998 г.

Рецепт «Дополнительное умножение с переносом» для совместимой альтернативы генератор случайных чисел с большим периодом и сравнительно простым обновлением операции.

Бухгалтерские функции

random.seed( a=Нет , версия=2 )

Инициализировать генератор случайных чисел.

Если a опущены или None , используется текущее системное время. Если источники случайности предоставляются операционной системой, они используются вместо системного времени (подробности см. в функции os.urandom() ). при наличии).

Если a является целым числом, оно используется напрямую.

С версией 2 (по умолчанию) str , bytes или bytearray

объект преобразуется в int , и все его биты используются.

С версией 1 (предусмотрено воспроизведение случайных последовательностей из более старых версий) Python), алгоритм для str и байт генерирует более узкий ассортимент семян.

Изменено в версии 3.2: Перенесено на схему версии 2, которая использует все биты в начальном значении строки.

Изменено в версии 3.11: Семя должен быть одним из следующих типов: NoneType , int , float , str , байт или байтовый массив .

случайный.getstate()

Возвращает объект, фиксирующий текущее внутреннее состояние генератора. Этот объект может быть передан в setstate() для восстановления состояния.

random.setstate( состояние

)

состояние должен был быть получен из предыдущего вызова getstate() , и setstate() восстанавливает внутреннее состояние генератора до того состояния, в котором оно было время getstate() было вызвано.

Функции для байтов

random.randbytes( n )

Создать n случайных байтов.

Этот метод не следует использовать для создания маркеров безопасности. Вместо этого используйте secrets.token_bytes() .

Новое в версии 3.9.

Функции для целых чисел

random.randrange( стоп )

random.randrange( начало , остановка [ шаг ])

Возвращает случайно выбранный элемент из диапазона (начало, стоп, шаг) . Это эквивалентно selection(range(start, stop, step))

, но на самом деле не строит объект диапазона.

Шаблон позиционного аргумента соответствует шаблону диапазон() . Аргументы ключевых слов не следует использовать, поскольку функция может использовать их неожиданным образом.

Изменено в версии 3.2: randrange() является более сложным для создания равномерно распределенных значения. Раньше он использовал такой стиль, как int(random()*n) , который мог производить слегка неравномерное распределение.

Устарело, начиная с версии 3. 10: автоматическое преобразование нецелочисленных типов в эквивалентные целые числа устарел. В настоящее время рандом (10.0) без потерь преобразуется в диапазон(10) . В будущем это вызовет TypeError .

Устарело, начиная с версии 3.10: Исключение возникает для нецелочисленных значений, таких как randrange(10.5) или randrange('10') будет изменено с ValueError на Ошибка типа .

random.randint( a , b )

Возвращает случайное целое число N такое, что а <= Н <= б . Псевдоним для ранддиапазон(а, b+1) .

random.getrandbits( k )

Возвращает неотрицательное целое число Python с k случайных битов. Этот метод поставляется с генератором MersenneTwister и некоторыми другими генераторами также может предоставить его как необязательную часть API. Когда возможно, getrandbits() позволяет randrange() обрабатывать произвольно большие диапазоны.

Изменено в версии 3.9: этот метод теперь принимает ноль для k .

Функции для последовательностей

случайный.выбор( последовательность )

Возвращает случайный элемент из непустой последовательности seq . Если seq пусто, вызывает IndexError .

random.choices( населения , веса=Нет , * , cum_weights=Нет , k=1 )

Вернуть список элементов размером k , выбранных из совокупности с заменой. Если популяция пуста, возникает IndexError .

Если указана последовательность весов , выбор осуществляется в соответствии с относительные веса. В качестве альтернативы, если задана последовательность cum_weights , выборки производятся в соответствии с совокупными весами (возможно, вычисленными используя itertools. accumulate() ). Например, относительные веса [10, 5, 30, 5] эквивалентны суммарному весу [10, 15, 45, 50] . Внутренне относительные веса преобразуются в кумулятивный вес, прежде чем сделать выбор, поэтому вес экономит работу.

Если не указаны ни весов , ни cum_weights , выполняется выбор с равной вероятностью. Если указана последовательность весов, она должна быть той же длины, что и последовательность популяции . Это TypeError чтобы указать оба веса и cum_weights .

Веса или cum_weights могут использовать любой числовой тип, который взаимодействует со значениями float , возвращаемыми random() (включая целые числа, числа с плавающей запятой и дроби, кроме десятичных). Предполагается, что вес быть неотрицательной и конечной. ValueError возникает, если все веса равны нулю.

Для заданного начального числа функция selections() с одинаковым весом обычно производит другую последовательность, чем повторные вызовы выбор() . Алгоритм, используемый selections() , использует плавающую балльная арифметика для внутренней согласованности и скорости. Используемый алгоритм by selection() по умолчанию используется целочисленная арифметика с повторным выбором чтобы избежать небольших смещений из-за ошибки округления.

Новое в версии 3.6.

Изменено в версии 3.9: вызывает ошибку ValueError , если все веса равны нулю.

random.shuffle( x )

Перемешать последовательность х на месте.

Чтобы перетасовать неизменяемую последовательность и вернуть новый перетасованный список, используйте образец (x, k = len (x)) вместо .

Обратите внимание, что даже для небольшого len(x) общее количество перестановок x может быстро вырасти больше, чем период большинства генераторов случайных чисел. Это означает, что большинство перестановок длинной последовательности никогда не могут быть сгенерировано. Например, последовательность длиной 2080 – самая большая из может вписаться в период генератора случайных чисел Mersenne Twister.

Устарело, начиная с версии 3.9, удалено в версии 3.11: Необязательный параметр random .

random.sample( населения , k , * , counts=None )

Возвращает список длиной k уникальных элементов, выбранных из совокупности последовательность. Используется для случайной выборки без замены.

Возвращает новый список, содержащий элементы из совокупности, при выходе из первоначальное население не изменилось. Результирующий список находится в порядке выбора, так что все подсрезы также будут действительными случайными выборками. Это позволяет победителям розыгрыша (образец) разделить на обладателей главного приза и обладателей вторых мест (выборка). подфрагменты).

Члены популяции не обязательно должны быть хешируемыми или уникальными. Если население содержит повторы, то каждое вхождение является возможным выбором в выборке.

Повторяющиеся элементы можно указывать по одному или с помощью дополнительного только ключевое слово подсчитывает параметр . Например, образец (['красный', 'синий'], counts=[4, 2], k=5) эквивалентно sample(['красный', 'красный', 'красный', 'красный', 'синий', 'синий'], k=5) .

Чтобы выбрать выборку из диапазона целых чисел, используйте range() объект как аргумент. Это особенно быстро и эффективно для выборки из большого население: образец (диапазон (10000000), k = 60) .

Если размер выборки превышает размер совокупности, ValueError Поднялся.

Изменено в версии 3.9: Добавлен параметр counts .

Изменено в версии 3.11: Заполнение должно быть последовательностью. Автоматическое преобразование наборов в списки больше не поддерживается.

Реальные распределения

Следующие функции генерируют конкретные распределения вещественных значений. Функция параметры названы в честь соответствующих переменных в дистрибутиве уравнение, используемое в обычной математической практике; большинство этих уравнений можно можно найти в любом тексте статистики.

случайный.случайный()

Возврат следующего случайного числа с плавающей запятой в диапазоне 0,0 <= X < 1,0

random.uniform( a , b )

Возвращает случайное число с плавающей запятой N такое, что a <= N <= b для a <= b и b <= N <= a для b < a .

Значение конечной точки b может быть включено или не включено в диапазон в зависимости от округления с плавающей запятой в уравнении a + (b-a) * random() .

случайный.треугольный( младший , высокий , режим )

Возвращает случайное число с плавающей запятой N такое, что младшая <= N <= высшая и с указанным режимом между этими границами. Нижняя граница и верхняя граница по умолчанию ноль и единица. Аргумент режима по умолчанию соответствует средней точке. между границами, что дает симметричное распределение.

random.betavariate( альфа , бета )

Бета-версия. Условия для параметров альфа > 0 и бета > 0 . Возвращаемые значения находятся в диапазоне от 0 до 1.

random.expovariate( лямбд )

Экспоненциальное распределение. lambd равно 1,0, деленному на желаемое иметь в виду. Оно должно быть ненулевым. (параметр будет называться «лямбда», но это зарезервированное слово в Python.) Возвращаемые значения диапазон от 0 до положительной бесконечности, если лямбд положительный, а от от отрицательной бесконечности до 0, если lambd отрицательно.

random.gammavariate( альфа , бета )

Гамма-распределение. ( Не гамма-функция!) Условия для параметры альфа > 0 и бета > 0 .

Функция распределения вероятностей:

 x ** (альфа - 1) * math.exp(-x / бета)
pdf(х) = --------------------------------------
            math.gamma(альфа) * ​​бета ** альфа
 

random.gauss( мю=0,0 , сигма=1,0 )

Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса. мю это среднее, а сигма — стандартное отклонение. Это немного быстрее, чем функция normalvariate() , определенная ниже.

Примечание о многопоточности: когда два потока вызывают эту функцию одновременно, возможно, что они получат одно и то же возвращаемое значение. Этого можно избежать тремя способами. 1) Пусть каждый поток использует другой экземпляр случайного генератор чисел. 2) Поставьте блокировки вокруг всех вызовов. 3) Используйте медленнее, но потокобезопаснее normalvariate() вместо функции .

Изменено в версии 3.11: mu и sigma теперь имеют аргументы по умолчанию.

random.lognormvariate( мю , сигма )

Нормальное распределение журнала. Если взять натуральный логарифм этого распределения, вы получите нормальное распределение со средним значением 90 122 мю 90 123 и стандартным отклонение сигма . mu может иметь любое значение, а сигма должно быть больше, чем нуль.

random.normalvariate( мю=0,0 , сигма=1,0 )

Нормальное распределение. мю — среднее значение, а сигма — стандартное отклонение.

Изменено в версии 3.11: mu и sigma теперь имеют аргументы по умолчанию.

random.vonmisesvariate( мю , каппа )

мю — средний угол, выраженный в радианах от 0 до 2* пи и каппа параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если каппа равно нулю, это распределение сводится к равномерному случайному углу в диапазоне от 0 до 2* пи .

random.paretovariate( альфа )

Распределение Парето. альфа — это параметр формы.

random.weibullvariate( альфа , бета )

Распределение Вейбулла. альфа параметр масштаба и бета форма параметр.

Альтернативный генератор

класс случайный. Случайный ([ семя ])

Класс, который реализует генератор псевдослучайных чисел по умолчанию, используемый случайный модуль .

Устарело, начиная с версии 3.9: В дальнейшем seed должен быть одного из следующих типов: NoneType , int , float , str , байт или байтовый массив .

класс random. SystemRandom([ семя ])

Класс, использующий функцию os.urandom() для генерации случайных чисел из источников, предоставляемых операционной системой. Доступно не во всех системах. Не зависит от состояния программного обеспечения, а последовательности не воспроизводимы. Соответственно, Метод seed() не действует и игнорируется. Методы getstate() и setstate() поднимают NotImplementedError при вызове.

Примечания по воспроизводимости

Иногда полезно иметь возможность воспроизводить последовательности, заданные генератор псевдослучайных чисел. При повторном использовании начального значения одна и та же последовательность должна быть воспроизводится от запуска к запуску, пока не запущено несколько потоков.

Большинство алгоритмов случайного модуля и функций заполнения подлежат меняются в разных версиях Python, но два аспекта гарантированно не изменятся:

• Если добавляется новый метод заполнения, то будет использоваться обратно совместимое заполнение. предложенный.

• Метод генератора random() будет продолжать генерировать то же самое последовательность, когда совместимому сидеру дается одно и то же семя.

Примеры

Основные примеры:

 >>> random() # Случайное число с плавающей запятой: 0.0 <= x < 1.0
0,37444887175646646
>>> uniform(2.5, 10.0) # Случайное число с плавающей запятой: 2.5 <= x <= 10.0
3.1800146073117523
>>> expovariate(1 / 5) # Интервал между поступлениями в среднем 5 секунд
5.148957571865031
>>> randrange(10) # Целое число от 0 до 9 включительно
7
>>> randrange(0, 101, 2) # Четное целое от 0 до 100 включительно
26
>>> selection(['win', 'lose', 'draw']) # Один случайный элемент из последовательности
'рисовать'
>>> колода = 'туз, два, три, четыре'.split()
>>> shuffle(deck) # Перемешать список
>>> колода
['четыре', 'два', 'туз', 'три']
>>> sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4) # Четыре образца без замены
[40, 10, 50, 30]
 

Симуляции:

 >>> # Шесть вращений рулетки (взвешенная выборка с заменой)
>>> варианты(['красный', 'черный', 'зеленый'], [18, 18, 2], k=6)
['красный', 'зеленый', 'черный', 'черный', 'красный', 'черный']
>>> # Раздать 20 карт без возврата из колоды
>>> # из 52 игральных карт и определить пропорцию карт
>>> # с десятичным значением: десятка, валет, дама или король. 
>>> Dealed = sample(['десятки', 'младшие карты'], counts=[16, 36], k=20)
>>> Dealt.count('десятки') / 20
0,15
>>> # Оценить вероятность выпадения 5 и более решек за 7 спинов
>>> # необъективной монеты, которая выпадает орлом в 60% случаев.
>>> пробная версия():
... вернуть выбор('HT', cum_weights=(0.60, 1.00), k=7).count('H') >= 5
...
>>> sum(trial() для i в диапазоне (10_000)) / 10_000
0,4169>>> # Вероятность того, что медиана 5 выборок окажется в двух средних квартилях
>>> пробная версия():
... вернуть 2_500 <= отсортировано (выборы (диапазон (10_000), k = 5)) [2] < 7_500
...
>>> sum(trial() для i в диапазоне (10_000)) / 10_000
0,7958
 

Пример статистической начальной загрузки с использованием передискретизации с заменой для оценки доверительного интервала для среднего значения выборки:

 # https://www.thoughtco.com/example-of-bootstrapping-3126155
из статистики импортировать fmean как среднее
из случайного выбора импорта
данные = [41, 50, 29, 37, 81, 30, 73, 63, 20, 35, 68, 22, 60, 31, 95]
означает = отсортировано (среднее (выборы (данные, k = len (данные)) для i в диапазоне (100))
print(f'Выборочное среднее значение {mean(data):. 1f} имеет достоверность 90% '
      f'интервал от {средства[5]:.1f} до {средства[94]:.1f}')
 

Пример теста перестановки с повторной выборкой для определения статистической значимости или p-значения наблюдаемой разницы между эффектами препарата и плацебо:

 # Пример из книги Денниса Шаша и Манды Уилсон «Статистика — это просто»
из статистики импортировать fmean как среднее
из случайного импорта в случайном порядке
препарат = [54, 73, 53, 70, 73, 68, 52, 65, 65]
плацебо = [54, 51, 58, 44, 55, 52, 42, 47, 58, 46]
Observed_diff = среднее (препарат) - среднее (плацебо)
п = 10_000
количество = 0
комбинированный = препарат + плацебо
для я в диапазоне (n):
    перемешивание (комбинированное)
    new_diff = среднее (комбинированное [: len (лекарство)]) - среднее (комбинированное [len (лекарственное средство):])
    count += (new_diff >=Observed_diff)
print(f'{n} перестановок меток произвели только {count} экземпляров с разницей')
print(f'по крайней мере столь же экстремально, как наблюдаемая разница {observed_diff:. 1f}.')
print(f'Одностороннее p-значение {count / n:.4f} заставляет нас отклонить нулевое значение')
print(f'гипотеза о том, что нет никакой разницы между лекарством и плацебо.')
 

Моделирование времени прибытия и предоставления услуг для многосерверной очереди:

 из кучи импортировать heapify, heapreplace
эксповариант случайного импорта, гаусс
среднее значение импорта из статистики, квантили
средний_приход_интервал = 5,6
среднее_время_обслуживания = 15,0
stdev_service_time = 3,5
число_серверов = 3
ждет = []
время прибытия = 0,0
серверы = [0.0] * число_серверов # время, когда каждый сервер становится доступным
нагрузить (серверы)
для я в диапазоне (1_000_000):
    время прибытия += экспериментальная переменная (1,0 / средний_интервал_прибытия)
    следующий_сервер_доступный = серверы[0]
    ожидание = макс (0,0, следующий_доступный_сервер - время_прибытия)
    ждет.добавить(подождать)
    service_duration = max(0,0, gauss(average_service_time, stdev_service_time))
    service_completed = время прибытия + ожидание + продолжительность обслуживания
    место для кучи (серверы, service_completed)
print(f'Среднее ожидание: {mean(waits):. 1f} Максимальное ожидание: {max(waits):.1f}')
print('Квартили:', [округление(q, 1) для q в квантилях(ожиданиях)])
 

См. также

Статистика для хакеров видеоурок от Джейк Вандерплас по статистическому анализу, используя всего несколько фундаментальных понятий включая моделирование, выборку, перетасовку и перекрестную проверку.

Экономическое моделирование симуляция рынка от Питер Норвиг, демонстрирующий эффективность использование многих инструментов и дистрибутивов, предоставляемых этим модулем (гаусс, равномерный, выборочный, бета-вариантный, выборочный, треугольный и случайный).

Конкретное введение в теорию вероятности (с использованием Python) учебник Питера Норвига, посвященный основы теории вероятностей, как писать симуляции и как выполнять анализ данных с помощью Python.

Рецепты

Эти рецепты показывают, как эффективно делать случайный выбор из комбинаторных итераторов в модуле itertools :

 def random_product(*args, repeat=1):
    "Случайный выбор из itertools. product(*args, **kwds)"
    pools = [кортеж(пул) для пула в аргументах] * повтор
    вернуть кортеж (карта (случайный выбор, пулы))
def random_permutation (итерируемый, r = нет):
    "Случайный выбор из itertools.permutations(iterable, r)"
    пул = кортеж (повторяемый)
    r = len(pool), если r равно None, иначе r
    возвращаемый кортеж (random.sample (pool, r))
def random_combination (итерируемый, r):
    "Случайный выбор из itertools.combinations(iterable, r)"
    пул = кортеж (повторяемый)
    n = длина (пул)
    индексы = отсортированные (random.sample (диапазон (n), r))
    возвращаемый кортеж (пул [i] для i в индексах)
def random_combination_with_replacement (итерируемый, r):
    "Случайный выбор из itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)"
    пул = кортеж (повторяемый)
    n = длина (пул)
    индексы = отсортированные (random.choices (диапазон (n), k = r))
    возвращаемый кортеж (пул [i] для i в индексах)
 

По умолчанию random() возвращает число, кратное 2⁻⁵³ в диапазоне 0,0 ≤ х < 1,0 . Все такие числа расположены через равные промежутки и точно можно представить как Python с плавающей запятой. Однако многие другие представимые числа с плавающей запятой в этом интервале не являются возможным выбором. Например, 0,05954861408025609 не является целым числом, кратным 2⁻⁵³.

Следующий рецепт использует другой подход. Все плавает в интервал возможны выборы. Мантисса происходит от униформы распределение целых чисел в диапазоне 2⁵² ≤ мантисса < 2⁵³ . показатель степени исходит из геометрического распределения, где показатели меньше чем -53 встречаются в два раза реже, чем следующий больший показатель.

 из случайного импорта Random
из математического импорта ldexp
класс FullRandom (случайный):
    определение случайного (я):
        мантисса = 0x10_0000_0000_0000 | self.getrandbits (52)
        экспонента = -53
        х = 0
        пока не х:
            х = self.getrandbits (32)
            экспонента += x.bit_length() - 32
        вернуть ldexp(мантисса, экспонента)
 

Все распределения с действительными значениями в классе будет использоваться новый метод:

 >>> fr = FullRandom()
>>> fr.