python判斷隨機數奇偶並存入數列

❶ 用python編寫程序判斷奇偶

對2取模判斷。
n=int(input())
if n%2==0:print('偶')
else:print('奇')

❷ python 隨機數

##importrandom
##sticks=21
##whilesticks>0:
##print('剩下',sticks)
##sticks_taken=int(input("拿棍子(1-4)："))
##computer_taken=int(random.randint(1,4))
##ifsticks==1:
##print('youlose')
##break
##ifsticks_taken>4orsticks_taken<=0:
##print('error')
##continue
##print('電腦拿了%s'%(5-sticks_taken),'
')
##sticks-=(sticks_taken+computer_taken)
##else:
##print('gameend')
"""
因不知道題意，這二個答案選哪個，你定。我覺得這題其實應
是你和電腦隨機數在比賽。
"""


importrandom
sticks=21
whilesticks>0:
print('剩下',sticks)
sticks_taken=int(input("拿棍子(1-4)："))
computer_taken=int(random.randint(1,4))
ifsticks==1:
print('youlose')
break
ifsticks_taken>4orsticks_taken<=0:
print('error')
continue
print('電腦拿了%s'%computer_taken,'
')
sticks-=(sticks_taken+computer_taken)
else:
print('gameend')

❸ python怎麼判斷奇偶數

比如判斷數字5050是奇數還是偶數

num=5050

if (num%2)==0:

print("even")

else:

print("odd")

#測試

print(isnub('123'))

print(isnub('abc'))

print(isnub('123.123'))

print(isnub('-123.123'))

print(isnub('-1.609E-19'))

關於奇數和偶數，有下面的性質：

（1）兩個連續整數中必有一個奇數和一個偶數；

（2）奇數+奇數=偶數；偶數+奇數=奇數；偶數+偶數+...+偶數=偶數；

（3）奇數-奇數=偶數；偶數-奇數=奇數；奇數-偶數=奇數；

（4）若a、b為整數，則a+b與a-b有相同的奇偶性，即a+b與a-b同為奇數或同為偶數；

（5）n個奇數的乘積是奇數，n個偶數的乘積是偶數；算式中有一個是偶數，則乘積是偶數；

以上內容參考：網路-奇數

❹ python 如何判斷奇偶

比如判斷數字5050是奇數還是偶數
num=5050
if (num%2)==0:
print("even")
else:
print("odd")

❺ python如何判斷一個數的奇偶（不用if else）

比如判斷數字5050是奇數還是偶數num=5050if(num%2)==0:print("even")else:print("odd")

❻ python怎麼寫 列表中的數字的奇偶性

importrandom

X=[random.randint(1,20)forxinrange(10)]#隨機10個數

Y=[Trueifi%2elseFalseforiinX]#判斷上面隨機數的奇偶

Z=list(map(lambdai:i*2,X))#計算上面隨機數的2倍值

S=[Trueifi>10elseFalseforiinX]#判斷是否大於10

print(X)
print(Y)
print(Z)
print(S)

❼ 怎樣用python3.4編程判斷函數，例如奇偶函數的判斷，主要是自己能夠任意輸入函數，讓pytho

i=input('Inputnumber:')
ifint(i)%2==1:
print('奇數')
else:
print('偶數')

❽ 用python生成隨機數的幾種方法

1 從給定參數的正態分布中生成隨機數
當考慮從正態分布中生成隨機數時，應當首先知道正態分布的均值和方差（標准差），有了這些，就可以調用python中現有的模塊和函數來生成隨機數了。這里調用了Numpy模塊中的random.normal函數，由於邏輯非參簡單，所有直接貼上代碼如下：
import numpy as np# 定義從正態分布中獲取隨機數的函數def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正態分布的均值 :param scale: 正態分布的標准差 :return:從正態分布中產生的隨機數 """ # 正態分布中的隨機數生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數調用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 列印結果 print(n) # 結果:3.275192443463058

2 從給定參數的均勻分布中獲取隨機數的函數
考慮從均勻分布中獲取隨機數的時候，要事先知道均勻分布的下界和上界，然後調用Numpy模塊的random.uniform函數生成隨機數。
import numpy as np# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 函數調用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 列印結果 print(n) # 結果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成隨機數
有時候我們需要按照指定的概率生成隨機數，比如已知盒子中每種顏色的球的比例，猜測下一次取出的球的顏色。在這里介紹的問題和上面的例子相似，要求給定一個概率列表，從列表對應的數字列表或區間列表中生成隨機數，分兩部分討論。
3.1 按照指定概率從數字列表中隨機抽取數字
假設給定一個數字列表和一個與之對應的概率列表，兩個列表對應位置的元素組成的元組即表示該數字在數字列表中以多大的概率出現，那麼如何根據這些已知條件從數字列表中按概率抽取隨機數呢？在這里我們考慮用均勻分布來模擬概率，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數字列表中以一定的概率取出對應區間中數字的函數def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數字列表 :param pro_list:數字對應的概率列表 :return:按概率從數字列表中抽取的數字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 返回值 return number# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數調用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 列印結果 print(n) # 結果:1

3.2 按照指定概率從區間列表中的某個區間內生成隨機數
給定一個區間列表和一個與之對應的概率列表，兩個列表相應位置的元素組成的元組即表示某數字出現在某區間內的概率是多少，已知這些，我們如何生成隨機數呢？這里我們通過兩次使用均勻分布達到目的，代碼如下：
import numpy as npimport random# 定義從均勻分布中獲取隨機數的函數def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均勻分布的下界 :param high: 均勻分布的上界 :return: 從均勻分布中產生的隨機數 """ # 均勻分布的隨機數生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定義從一個數字列表中以一定的概率取出對應區間中數字的函數def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:數字列表 :param pro_list:數字對應的概率列表 :return:按概率從數字列表中抽取的數字 """ # 用均勻分布中的樣本值來模擬概率 x = random.uniform(0, 1) # 累積概率 cum_pro = 0.0 # 將可迭代對象打包成元組列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 從區間[number. number - 1]上隨機抽取一個值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模塊if __name__ == "__main__": # 數字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 對應的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函數調用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 列印結果 print(n) # 結果:3.49683787011193

❾ python奇數數列求和

1.首先進入python中,分別定義一個奇數累加結果變數和計數變數。
2.然後開始定義循環程序,定義循環成立條件奇數累加的范圍。
3.再利用if語句,定義一個判斷為奇數條件的程序,然後條件成立時,將奇數進行累加。
4.接下來,處理計數變數,防止程序出現死循環。
5.最後定義一個奇數累加求和結果的輸出程序,並執行程序檢查程序是否達到目的。