Python编程技巧：深入理解并使用continue语句及random模块详解

图解Python编程(11)|continue语句（附要点速查表·完结🎉）

在Python编程中，Continue语句的作用是当循环执行达到特定条件时，跳过当前循环的剩余部分，直接跳转到下一个循环的开头。
将此与Break语句进行对比，后者立即结束整个循环。
continue语句主要用在while和for循环中。
语法结构如下：continue语句的基本格式为：当continue循环体中执行continue时，当前循环迭代将停止，跳过后续循环体的代码，直接执行输入迭代other。
示例代码如下，可以在Python3在线环境下执行：foriinrange(10):ifi%2==0:continueprint(i)执行结果为：1,3,5,7,9全部在图形化Python编程系列代码可以从ShowMeAI官方GitHub下载并在本地Python环境中运行。
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20个Pythonrandom模块的代码示例

标准库随机函数的完整集合：探索Python的随机数生成。
随机数在计算机科学和数据科学领域非常重要。
通过深入研究random模块的各种功能并将代码应用于场景和示例，您将更全面地了解Python中随机数生成的强大功能。
下面：1.random.random()：1.random.random()：我们将一一介绍random模块中的一些主要函数：它返回一个范围为[0.0,1.0)的随机浮点数，这是生成均匀分布的主要功能。
随机数2.random.randint(a,b)：生成[a,b]范围内的随机整数，适合需要随机整数的场景。
3.random.choice(seq)：从序列seq中随机选择一个元素并返回。
4.random.shuffle(x)：随机排列x个元素，以打乱原来的顺序。
5.random.sample(population,k)：从整个总体中随机选择k个唯一元素。
6.random.uniform(a,b)：生成[a,b]范围内的随机浮点数，random.random()，但是分布是可以的。
7.random.seed(a=None,version=2)：初始化伪随机数生成器的种子。
通过设置相同的种子，可以保证不同的运行中使用相同数量的随机序列，方便调试和生产测试。
8.random.getrandbits(k)：生成k位随机整数，适合需要生成随机整数位数的情况。
9.random.randrange(start,stop[,level])：生成一个随机整数，在一定范围内随一定级别递增。
10.random.triangle（低、高、中）：生成服从三角分布的随机点浮点数。
11.random.betavariate(alpha,beta)：生成一个服从Beta分布的点随机浮点数。
12.random.expovariate(lambd)：生成服从指数分布的随机变量数。
13.random.gammavariate(alpha,beta)：生成服从Gamma分布的随机点浮点数。
14.random.paretovariate(alpha)：生成服从帕累托分布的随机变量。
15.random.weibullvariate(alpha,beta)：生成服从威布尔分布的随机点浮点数。
16.random.gauss(mu,sigma)：生成服从高斯分布（正态分布）的随机波动数。
17.random.lognormvariate(mu,sigma)：生成服从对数正态分布的数点随机变量。
18.random.vonmisesvariate(mu,kappa)：生成类似于vonMises分布（循环分布）的随机点波动数分布。
19.random.choices(population,weights=None,k=1)：从总体总体中随机采样权重并返回k个元素。
这些功能涵盖了random模块中随机数生成的主要方面，可以满足多种需求。
在实际应用中，根据具体场景选择合适的分布和函数，合理布置环境，可以更好地模拟真实情况，支持科学计算和分析。
通过学习和理解这些功能和应用场景，您可以使用Python更有效地处理应急需求。
无论是用于模拟实验、据采样还是密码学，随机模块都提供了丰富的强大工具和功能。