python判断随机数奇偶并存入数列

❶ 用python编写程序判断奇偶

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

❷ python 随机数

##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('电脑拿了%s'%(5-sticks_taken),'
')
##sticks-=(sticks_taken+computer_taken)
##else:
##print('gameend')
"""
因不知道题意，这二个答案选哪个，你定。我觉得这题其实应
是你和电脑随机数在比赛。
"""


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('电脑拿了%s'%computer_taken,'
')
sticks-=(sticks_taken+computer_taken)
else:
print('gameend')

❸ python怎么判断奇偶数

比如判断数字5050是奇数还是偶数

num=5050

if (num%2)==0:

print("even")

else:

print("odd")

#测试

print(isnub('123'))

print(isnub('abc'))

print(isnub('123.123'))

print(isnub('-123.123'))

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

关于奇数和偶数，有下面的性质：

（1）两个连续整数中必有一个奇数和一个偶数；

（2）奇数+奇数=偶数；偶数+奇数=奇数；偶数+偶数+...+偶数=偶数；

（3）奇数-奇数=偶数；偶数-奇数=奇数；奇数-偶数=奇数；

（4）若a、b为整数，则a+b与a-b有相同的奇偶性，即a+b与a-b同为奇数或同为偶数；

（5）n个奇数的乘积是奇数，n个偶数的乘积是偶数；算式中有一个是偶数，则乘积是偶数；

以上内容参考：网络-奇数

❹ python 如何判断奇偶

比如判断数字5050是奇数还是偶数
num=5050
if (num%2)==0:
print("even")
else:
print("odd")

❺ python如何判断一个数的奇偶（不用if else）

比如判断数字5050是奇数还是偶数num=5050if(num%2)==0:print("even")else:print("odd")

❻ python怎么写 列表中的数字的奇偶性

importrandom

X=[random.randint(1,20)forxinrange(10)]#随机10个数

Y=[Trueifi%2elseFalseforiinX]#判断上面随机数的奇偶

Z=list(map(lambdai:i*2,X))#计算上面随机数的2倍值

S=[Trueifi>10elseFalseforiinX]#判断是否大于10

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

❼ 怎样用python3.4编程判断函数，例如奇偶函数的判断，主要是自己能够任意输入函数，让pytho

i=input('Inputnumber:')
ifint(i)%2==1:
print('奇数')
else:
print('偶数')

❽ 用python生成随机数的几种方法

1 从给定参数的正态分布中生成随机数
当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数，由于逻辑非参简单，所有直接贴上代码如下：
import numpy as np# 定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正态分布的均值 :param scale: 正态分布的标准差 :return:从正态分布中产生的随机数 """ # 正态分布中的随机数生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印结果 print(n) # 结果:3.275192443463058

2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。
import numpy as np# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印结果 print(n) # 结果:2.4462417140153114

3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。
3.1 按照指定概率从数字列表中随机抽取数字
假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表，两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现，那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢？在这里我们考虑用均匀分布来模拟概率，代码如下：
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:数字列表 :param pro_list:数字对应的概率列表 :return:按概率从数字列表中抽取的数字 """ # 用均匀分布中的样本值来模拟概率 x = random.uniform(0, 1) # 累积概率 cum_pro = 0.0 # 将可迭代对象打包成元组列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 数字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 对应的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函数调用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印结果 print(n) # 结果:1

3.2 按照指定概率从区间列表中的某个区间内生成随机数
给定一个区间列表和一个与之对应的概率列表，两个列表相应位置的元素组成的元组即表示某数字出现在某区间内的概率是多少，已知这些，我们如何生成随机数呢？这里我们通过两次使用均匀分布达到目的，代码如下：
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list): """ :param number_list:数字列表 :param pro_list:数字对应的概率列表 :return:按概率从数字列表中抽取的数字 """ # 用均匀分布中的样本值来模拟概率 x = random.uniform(0, 1) # 累积概率 cum_pro = 0.0 # 将可迭代对象打包成元组列表 for number, number_pro in zip(number_list, pro_list): cum_pro += number_pro if x < cum_pro: # 从区间[number. number - 1]上随机抽取一个值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num# 主模块if __name__ == "__main__": # 数字列表 num_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 对应的概率列表 pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1] # 函数调用 n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印结果 print(n) # 结果:3.49683787011193

❾ python奇数数列求和

1.首先进入python中,分别定义一个奇数累加结果变量和计数变量。
2.然后开始定义循环程序,定义循环成立条件奇数累加的范围。
3.再利用if语句,定义一个判断为奇数条件的程序,然后条件成立时,将奇数进行累加。
4.接下来,处理计数变量,防止程序出现死循环。
5.最后定义一个奇数累加求和结果的输出程序,并执行程序检查程序是否达到目的。