TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #273 · 26 јул.

В стандартном модуле random есть две очень похожие функции random.randint() random.randrange() Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона >>> random.randint(10, 20) 12 >>> random.randrange(10, 20) 17 В чем же отличие? Дело в том что у randrange() есть третий параметр step. randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона. randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра. Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений. Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так: >>> randrange(10, 20, 2) 16 Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step. Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #systemsthinking

当前筛选 #systemsthinking清除筛选
EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #7991 · 20.02.2026 г., 10:35

High-profile matches expose more than skill — they reveal system dynamics. For Nottingham Forest vs Liverpool, EdgeMarket analyzes scenario formation: • Momentum vs control • Tactical flexibility • Fatigue and recovery cycles • Pressure response under crowd intensity Rather than framing outcomes as binary, we focus on how probabilities evolve before and during the match. Sport is one of the clearest real-world laboratories for decision intelligence. #DecisionIntelligence#SportsAnalytics#PremierLeague#EdgeMarket#SystemsThinking#OutcomeAnalysis