**Python隨機(jī)數(shù)不重復(fù)**

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隨機(jī)數(shù)在計(jì)算機(jī)編程中具有廣泛的應(yīng)用，而Python作為一種簡單易用的編程語言，提供了豐富的隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。其中，生成不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)是一項(xiàng)常見的需求。本文將圍繞Python隨機(jī)數(shù)不重復(fù)展開討論，并提供相關(guān)的問答擴(kuò)展。

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**一、Python隨機(jī)數(shù)不重復(fù)的生成方法**

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在Python中，我們可以利用random模塊來生成隨機(jī)數(shù)。為了保證隨機(jī)數(shù)的不重復(fù)性，我們可以借助random.sample函數(shù)。該函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)序列，代表隨機(jī)數(shù)的取值范圍；第二個(gè)參數(shù)是要生成的隨機(jī)數(shù)的個(gè)數(shù)。下面是一個(gè)示例代碼：

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`python

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import random

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numbers = list(range(1, 101)) # 生成1到100的整數(shù)列表

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random_numbers = random.sample(numbers, 10) # 生成10個(gè)不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)

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print(random_numbers)

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上述代碼中，我們首先使用range函數(shù)生成一個(gè)包含1到100的整數(shù)列表。然后，利用random.sample函數(shù)從該列表中隨機(jī)選擇10個(gè)不重復(fù)的數(shù)。將生成的隨機(jī)數(shù)打印出來。

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**二、擴(kuò)展問答**

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1. **Q: 如何生成指定范圍內(nèi)的浮點(diǎn)型隨機(jī)數(shù)？**

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A: 可以使用random.uniform函數(shù)來生成指定范圍內(nèi)的浮點(diǎn)型隨機(jī)數(shù)。該函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù)，分別是隨機(jī)數(shù)的下界和上界。示例代碼如下：

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`python

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import random

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lower_bound = 0.0

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upper_bound = 1.0

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random_float = random.uniform(lower_bound, upper_bound)

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print(random_float)

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`

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2. **Q: 如何生成指定長度的隨機(jī)字符串？**

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A: 可以使用random.choices函數(shù)來生成指定長度的隨機(jī)字符串。該函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)序列，代表隨機(jī)字符的取值范圍；第二個(gè)參數(shù)是要生成的隨機(jī)字符串的長度。示例代碼如下：

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`python

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import random

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import string

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length = 10

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characters = string.ascii_letters + string.digits # 包含大小寫字母和數(shù)字的序列

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random_string = ''.join(random.choices(characters, k=length))

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print(random_string)

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`

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3. **Q: 如何生成不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)序列？**

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A: 可以使用random.shuffle函數(shù)來生成不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)序列。該函數(shù)接受一個(gè)參數(shù)，即要打亂順序的序列。示例代碼如下：

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`python

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import random

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numbers = list(range(1, 11)) # 生成1到10的整數(shù)列表

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random.shuffle(numbers)

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print(numbers)

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`

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上述代碼中，我們首先使用range函數(shù)生成一個(gè)包含1到10的整數(shù)列表。然后，利用random.shuffle函數(shù)將該列表的順序打亂。將生成的隨機(jī)數(shù)序列打印出來。

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**結(jié)語**

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本文圍繞Python隨機(jī)數(shù)不重復(fù)展開了討論，并提供了相關(guān)的問答擴(kuò)展。通過合理運(yùn)用random模塊提供的函數(shù)，我們可以輕松生成不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)，滿足各種編程需求。希望本文能對讀者在處理隨機(jī)數(shù)生成時(shí)提供一些幫助。

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