Html генератор: Генераторы HTML — генератор таблиц, генератор iFrame, генераторы цветовых палитр

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

Вертикальная мышь для компьютера: удобная инновация или нет?

Другое

AOP Framework: что это за программа и зачем она предустановлена?

Другое

Какие языки нужно знать программисту, чтобы найти хорошую работу?

Другое

Лучшая клавиатура для программиста: несколько интересных моделей

Генератор html-карты сайта

Генератор html-карты сайта

Бесплатно!

Чтобы скачать плагин, перейдите в панель управления вашим сайтом и нажмите на кнопку «Установить» в разделе «Маркетплейс».

• Описание
• Отзывы о плагине (0 шт.)

В современных интернет-магазинах со сложной структурой практически всегда используется специальная HTML карта сайта.

В отличии от XML, HTML карта сайта нужна не для поисковых систем, а для посетителей, для облегчения навигации по сайту, имеющему большое количество внутренних разделов.

Как работает плагин

После установки плагина «Генератор Html карты», создайте новую страницу /sitemap и через визуальный редактор вставьте на неё шорткод [sitemap-html], на странице будут собраны все ссылки интернет-магазина с учетом их иерархической структуры.

Благодаря HTML карте сайта доступ к любой из страниц интернет-магазина осуществляется буквально за один клик.

Плагин существенно улучшает юзабилити любого интернет-магазина, позволяя удобно перемешаться по страницам сайта, что положительно влияет на конверсию.

Как открыть интернет-магазин украшений

Как открыть интернет-магазин украшений

Как сделать резервную копию сайта

Как сделать резервную копию сайта

Как найти товары для интернет-магазина

Как найти товары для интернет-магазина

Как правильно заполнить карточку товара

Как правильно заполнить карточку товара

Как зарегистрировать интернет-магазин в Яндекс. Маркете

Как зарегистрировать интернет-магазин в Яндекс.Маркете

Особенности дизайна интернет-магазина

Особенности дизайна интернет-магазина

Как сбросить кэш сайта и браузера

На панели администратора, в правом верхнем углу страницы, есть кнопка «Сбросить кэш»… Перейти >>>

Как перейти на защищенный HTTPS протокол

в файле .htaccess нужно добавить код перенаправления запросов на https, а в файле config.ini нужно прописать PROTOCOL = «https»… Перейти >>>

Каким образом меняется иконка во вкладке браузера

Чтобы изменить favicon (иконку во вкладке браузера), необходимо перейти в настройки Moguta.CMS и загрузить изображение в формате *.ICO…. Перейти >>>

Как подтвердить сайт в Яндекс.

Выберите тип подтверждения Метатег. Вставьте код в настройках Moguta.CMS в поле «Метатеги для подтверждения сайта»…. Перейти >>>

Как настроить цели Яндекс.Метрики

Первым действием необходимо убедиться что счетчики подключены к вашему сайту. Для этого в разделе настроек магазина укажите их JS скрипты в соотетству… Перейти >>>

Как вставить Яндекс.Карту на сайт

Для получения кода карты перейдем в конструктор Яндекс.Карт и создадим карту с нашим адресом и маршрутом…. Перейти >>>

Высота и ширина картинок не меняется!

Указанные параметры изображений настроек будут применяться только для новых загруженных изображений. Необходимо пересоздать миниатюры изображений в на… Перейти >>>

Как восстановить пароль администратора?

Для восстановления забытых паролей пользователей сайта, созданного на Moguta. CMS, предусмотренна страница /forgotpass… Перейти >>>

Какой CSS-стиль применяется? Как его изменить?

Кликните правой кнопкой мыши, например, на заголовок страницы. В контекстном меню выберите «Просмотреть код»…. Перейти >>>

Как выводить контент только на заданной странице

Для этого можно использовать вставки кода в каркас верстки страниц шаблона в файл template.php… Перейти >>>

Обмен заказами между интернет-магазином и 1С

Двухсторонний обмен данными с 1С реализован в рамках стандарта протокола CommerceML разработанного компанией 1С… Перейти >>>

Как установить движок

Установка движка должна производиться на хостинг путем загрузки одного файла index.php в корневую директорию вашего сайта.

Как главной страницей сайта сделать страницу каталога?

В настройках админки выберите опцию «Выводить каталог на главной странице» Перейти >>>

Как перенести сайт на новый хостинг

В корне сайта, откройте файл config.ini вашего нового сайта и приведите в соответствие параметры для подключения к новой базе… Перейти >>>

Что такое шорткоды плагина и куда их вставить

В том месте где вставлен шорткод, будет выведена информация соответствующего плагина…. Перейти >>>

Как изменить текст письма с сайта

В настройках панели управления перейдите в настройки шаблона, раздеш шаблоны писем. Вы можете менять следующие письма… Перейти >>>

Где можно редактировать текст соглашения на обработку пользовательских данных?

Рядом с опцией в настройках магазина «Запрашивать подтверждение пользовательского соглашения» -> «Изменить текст соглашения». .. Перейти >>>

Как удалить переносы строк в ячейке файла excel/csv

Используйте CTRL+H для автозамены по документу. Либо макрос. Перейти >>>

Самый быстрый в мире фреймворк для создания сайтов

Hugo — один из самых популярных генераторов статических сайтов с открытым исходным кодом. Благодаря удивительной скорости и гибкости Hugo снова превращает создание веб-сайтов в удовольствие.

Быстрый старт

23 декабря 2021 г. Hugo 0.91.2 — последний релиз перед Рождеством! 17 декабря 2021 г. Заметки о выпуске Hugo теперь публикуются только на GitHub 17 ноября 2021 г. В этой версии исправлена ​​одна ошибка, появившаяся в 0.89..0. 15 ноября 2021 г. В этой версии исправлено несколько ошибок, появившихся в 0.89.0.

Невероятная скорость

Что нового в ожидании создания сайта?

Хьюго — самый быстрый инструмент в своем роде. При <1 мс на страницу средний сайт создается менее чем за секунду.

Надежное управление контентом

Правила гибкости. Хьюго — мечта контент-стратега.

Hugo поддерживает неограниченное количество типов контента, таксономий, меню, динамического контента на основе API и многого другого без плагинов.

Шорткоды

Шорткоды Хьюго — скрытая суперсила Markdown.

Нам нравится красивая простота синтаксиса уценки, но иногда нам нужна большая гибкость. Шорткоды Hugo обеспечивают красоту и гибкость.

Встроенные шаблоны

У Хьюго есть общие шаблоны для быстрого выполнения вашей работы.

Hugo поставляется с готовыми шаблонами для быстрой работы с SEO, комментариями, аналитикой и другими функциями. Одна строка кода, и все готово.

Многоязычный и i18n

Встроенный Polyglot.

Hugo обеспечивает полную поддержку i18n для многоязычных сайтов с тем же простым процессом разработки, который пользователям Hugo нравится в одноязычных сайтах.

Пользовательские выходы

HTML недостаточно?

Hugo позволяет выводить контент в нескольких форматах, включая JSON или AMP, и упрощает создание собственного.

Hugo Sponsors

300+ тем

Hugo предоставляет надежную систему тем, которую легко внедрить, но она способна создавать даже самые сложные веб-сайты.

Проверьте темы Хьюго.

Возможность создания шаблонов

Шаблоны Hugo на основе Go обеспечивают достаточное количество логики для создания чего угодно, от простого до сложного.

Начать.

Витрина

Просмотреть все

Установка за секунды, сборка за миллисекунды.

Hugo работает на macOS, Windows, Linux, FreeBSD и других.

Хост на любом сервере или на вашем любимом CDN.

Посмотрите, что другие говорят о Hugo…

Работать с @GoHugoIO — такое удовольствие. Работая с #Jekyll в прошлом, почти мгновенный предварительный просмотр — это большая победа! Не ожидал, что это будет иметь такое огромное значение.

─ Генрих Хартманн (@heinrichhartman) 12 ноября 2019 г.

Невозможно переоценить, насколько мне нравится @GoHugoIO. Мой сайт относительно небольшой, но создание всего за 18 мс упростило разработку и проверку шаблона.

─ Джошуа Стивен‏ @jscarto 12 сентября 2018 г.

Чем больше я использую gohugo.io, тем больше он мне нравится. Супер интуитивно понятный/мощный генератор статических сайтов… отличная работа @GoHugoIO

─ Кристоф Дирикс (@spcrngr_) 3 июня 2017 г.

Блог перенесен с @WordPress на @GoHugoIO с небольшим обновлением моей темы, ярлыками Vim и полнофункциональным скриптом развертывания #gohugo

─ маркоскан (@marcoscan) 30 мая 2017 г.

Мы приветствуем все взносы

• Разветвите репо и работайте над проблемой
• Создайте тему

Hugo имеет открытый исходный код и совершенно бесплатен.

Сотни авторов делают Хьюго великим.

random — Создание псевдослучайных чисел — Документация по Python 3.11.0

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, 1,0). питон 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 Случайные , 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. Опционально новый генератор может предоставить метод getrandbits() — этот позволяет randrange() производить выборки в произвольно большом диапазоне.

9Модуль 0120 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. секретов 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.

Рецепт «Дополнительно-умножить-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 (см. функция os.urandom() для подробностей при наличии).

Если a является целым числом, оно используется напрямую.

С версией 2 (по умолчанию) a 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: Начальное число должно быть одного из следующих типов: NoneType , int , float , str , байтов или байтов массива .

случайный.getstate()

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

random.setstate( состояние )

состояние должно было быть получено 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 range() . Аргументы ключевых слов не следует использовать, поскольку функция может использовать их неожиданным образом.

Изменено в версии 3.2: randrange(). ценности. 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 randrange(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 TypeError .

random.randint( a , b )

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

random.getrandbits( к )

Возвращает неотрицательное целое число Python с k случайных битов. Этот способ поставляется с генератором MersenneTwister и некоторыми другими генераторами также может предоставить его как необязательную часть API. По мере доступности, 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 .

случайный.выбор( население , весов=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 совокупным весам [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 популяция последовательность. 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 значения 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 по 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 x на месте.

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

Обратите внимание, что даже для небольших 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( популяция , 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: выборка(диапазон(10000000), k=60) .

Если размер выборки превышает размер совокупности, ValueError Поднялся.

Изменено в версии 3.9: Добавлен параметр отсчетов .

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

Вещественные 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()

Возвращает следующее случайное число с плавающей запятой в диапазоне [0,0, 1,0).

случайный.униформа( а , б )

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() .

random.triangular( низкий , высокий , режим )

Возвращает случайное число с плавающей запятой N , такое что low <= N <= high и с указанным режимом между этими границами. Нижняя граница и верхняя граница по умолчанию ноль и единица. Аргумент mode 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( lambd )

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 на 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, и сигма является стандартным отклонением. 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: мю и сигма теперь имеют аргументы по умолчанию.

random.lognormvariate( мю , сигма )

Нормальное распределение журнала. Если взять натуральный логарифм этого распределение, вы получите нормальное распределение со средним значением 90 169 мю 90 170 и стандартным отклонение сигма . мю 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: мю и сигма теперь имеют аргументы по умолчанию.

random.vonmisesvariate( мю , каппа )

мю — средний угол, выраженный в радианах между 0 и 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* pi .

random. paretovariate( альфа )

Распределение Парето. альфа — это параметр формы.

random.weibullvariate( альфа , бета )

Распределение Вейбулла. альфа — параметр масштаба, а 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 , байтов или байтов массива .

класс random.SystemRandom([ seed ])

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. предложил.

• 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 Шаши 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 heapq 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 :

 определение случайного_продукта (*аргументы, повтор = 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.