Random介绍：

输出随机数。

快照：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import random
 
#生成 10 到 20 之间的随机数
print(random.uniform(10,20))                      #输出1-20间的随机数(包含整数、小数)
print(random.random())                             #输出0-1间的随机数
print(random.randint(10,20))                      #输出10-20间的随机整数
print(random.choice([10,11,12,13,14,15]))          #随机输出序列内的一个元素
print(random.choice([x for x in range(1,100)]))    #输出1-99间的随机数

random模块的方法有：

>>> dir(random)
[‘BPF‘,‘LOG4‘,‘NV_MAGICCONST‘,‘RECIP_BPF‘,‘Random‘,‘SG_MAGICCONST‘,‘SystemRandom‘,‘TWOPI‘,‘_BuiltinMethodType‘,‘_MethodType‘,‘_Sequence‘,‘_Set‘,‘__all__‘,‘__builtins__‘,‘__cached__‘,‘__doc__‘,‘__file__‘,‘__loader__‘,‘__name__‘,‘__package__‘,‘__spec__‘,‘_acos‘,‘_bisect‘,‘_ceil‘,‘_cos‘,‘_e‘,‘_exp‘,‘_inst‘,‘_itertools‘,‘_log‘,‘_os‘,‘_pi‘,‘_random‘,‘_sha512‘,‘_sin‘,‘_sqrt‘,‘_test‘,‘_test_generator‘,‘_urandom‘,‘_warn‘,‘betavariate‘,‘choice‘,‘choices‘,‘expovariate‘,‘gammavariate‘,‘gauss‘,‘getrandbits‘,‘getstate‘,‘lognormvariate‘,‘normalvariate‘,‘paretovariate‘,‘randint‘,‘random‘,‘randrange‘,‘sample‘,‘seed‘,‘setstate‘,‘shuffle‘,‘triangular‘,‘uniform‘,‘vonmisesvariate‘,‘weibullvariate‘]

uniform 方法的使用：

>>> dir(random.uniform)
[‘__call__‘,‘__class__‘,‘__delattr__‘,‘__dir__‘,‘__eq__‘,‘__format__‘,‘__func__‘,‘__ge__‘,‘__get__‘,‘__getattribute__‘,‘__gt__‘,‘__hash__‘,‘__init__‘,‘__init_subclass__‘,‘__le__‘,‘__lt__‘,‘__ne__‘,‘__new__‘,‘__reduce__‘,‘__reduce_ex__‘,‘__repr__‘,‘__self__‘,‘__setattr__‘,‘__sizeof__‘,‘__str__‘,‘__subclasshook__‘]
>>> help(random.uniform)
Help on method uniform in module random:

uniform(a,b) method of random.Random instance
    Get a random number in the range [a,b) or [a,b] depending on rounding.

翻译：关于random模块的uniform方法的一些帮助；

random的uniform(a,b) 方法。

random例子：

　　在[a,b)  或[a,b]  范围内，根据四舍五入，获取一个随机数。

原题：

　　使用random创建一个随机数；

原题给出的解答：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import random
 
#生成 10 到 20 之间的随机数
print(random.uniform(10,20))

输出的结果：

 　　结果精确到小数点后14位；

choice方法的使用

random.choice(seq)

　　其参数为序列，从序列中随机获取一个随机元素；

　　示例：

>>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,3])
2
>>> random.choice([1,3])
5
>>> random.choice([1,3])
4
>>> random.choice([1,3])
3
>>> random.choice([1,3])
6
>>> random.choice([1,3])
1
>>> random.choice([1,3])
1
>>> random.choice("test")
‘t‘
>>> random.choice("test")
‘t‘
>>> random.choice("test")
‘t‘
>>> random.choice("test")
‘e‘
>>> random.choice("test")
‘t‘
>>> random.choice("test")
‘s‘
>>> random.choice("test")
‘e‘

————————（我是分割线）————————

参考：

1. RUNOOB.COM：https://www.runoob.com/python/python-exercise-example50.html

2.Python DOC

备注：

初次编辑时间：2019年10月7日16:12:06

环境：Windows 7   / Python 3.7.2

Scope 004           <-- scope of the body
    Scope 005       <-- scope of directive container1
    Scope 006       <-- scope of the ng-transclude

我期望：

Scope 004            <-- scope of the body
    Scope 005        <-- scope of the directive
         Scope 006   <-- scope of the ng-transclude

如果同一个指令有一个共享作用域而不是一个孤立的作用域，我得到预期的结果。

这使我有一个问题，因为如果被转录的内容包含另一个指令(component1)与一个孤立的范围，我得到：

Scope 004             <-- scope of the body
    Scope 005         <-- scope of the directive
    Scope 006         <-- scope of the ng-transclude
          Scope 007   <-- scope of directive component1

我想使用像这样的指令：

<container1>
   <component1 data="objectExposedInContainer1"/>
</container1>

但是这不工作，在component1内部，$ scope.data是未定义的，因为objectExposedInContainer1不在正确的范围。

我有两个问题：

>为什么ng-transclude的范围不是它的指令范围的子元素，如果指令有一个孤立的范围？这是一个错误？
>如果它不是一个错误，容器指令如何传递数据到它的内容，如果不是通过设置属性，如我试过。

这里是一个不工作的示例：http://plnkr.co/edit/NDmJiRzTF9e5gw8Buht2?p=preview.因为Plunker是用Anguar构建的，所以很难用Batarang进行调试。我建议在本地下载代码。注释掉app.js的第10行，以使其使用共享作用域。

Why ng-transclude’s scope is not a child of its directive’s scope if the directive has an isolated scope?

ng-transclude旨在允许指令使用任意内容，隔离的范围旨在允许指令封装其数据。

如果ng-transclude没有保留这样的范围，那么任何被转录的任何内容都需要知道指令的实现细节(即它需要知道你创建的孤立范围上的可用内容)。

If it’s not a bug,how can a container directive pass data to it’s content,if not by setting attributes like I tried.

如果容器指令和包含的指令是耦合的 – 即你写了它们并且需要他们一起行动，那么它们应该通过共享控制器通信。

如果容器指令应该将内容注入到孩子的范围内(例如ng-repeat)，那么你不应该使用一个孤立的范围。

角度文档很清楚的是什么行为应该是：

“In a typical setup the widget creates an isolate scope,but the transclusion is not a child,but a sibling of the isolate scope. This makes it possible for the widget to have private state,and the transclusion to be bound to the parent (pre-isolate) scope.”

是什么区别Math.random() * n和Random.nextInt(n)在那里n是一个整数？

我有以下矩阵sigma和sigmad：

sigma：

    1.9958   0.7250
    0.7250   1.3167

sigmad：

    4.8889   1.1944
    1.1944   4.2361

如果我尝试解决python中的广义特征值问题，则会获得：

    d,V = sc.linalg.eig(matrix(sigmad),matrix(sigma))

V：

    -1     -0.5614
    -0.4352    1

如果我尝试在matlab中解决ge问题，我将获得：

    [V,d]=eig(sigmad,sigma)

V：

    -0.5897    -0.5278
    -0.2564    0.9400

但是d确实是巧合。