这篇文章主要介绍了基于JavaScript伪随机正态分布代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
在游戏开发中经常遇到随机奖励的情况,一般会采取先生成数组,再一个一个取的方式发随机奖励。
下面是js测试正态分布代码:
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <canvas id="myCanvas" width="800" height="400" style="border:1px solid #c3c3c3;"> Your browser does not support the canvas element. </canvas> <canvas id="myCanvas2" width="800" height="400" style="border:1px solid #c3c3c3;"> Your browser does not support the canvas element. </canvas> <textarea id="text" cols="200" rows="5000"></textarea> <script type="text/javascript"> var timesArr = []; var timesArrObj = {}; window.onload = function () { // for (var meter = 0; meter < 800; meter++) { // var times = getNumberInNormalDistribution(20, 7); // addPoint(times, meter); // timesArr.push(Math.floor(times)); // } // drawGreenTab(timesArr,1); // drawLine(0, 380, 800, 380); drawResult(1); drawResult(2); drawResult(0); drawGreenTab(timesArrObj[1], 1); drawGreenTab(timesArrObj[2], 2); drawGreenTab(timesArrObj[0], 0); } //制作绿色柱状图表 function drawGreenTab(timesArr, color) { var timesTypes = {}; for (var i in timesArr) { var times = timesArr[i]; if (timesTypes[times] == null) { timesTypes[times] = 0; } else { timesTypes[times] = timesTypes[times] + 1; } } for (var i in timesTypes) { drawRect(i, timesTypes[i], 4, color); } } //画圆点 function addPoint(y, x, color) { y = 400 - y; var c = document.getElementById("myCanvas"); var cxt = c.getContext("2d"); if (color == null) { cxt.fillStyle = "#FF0000"; } else { cxt.fillStyle = color; } cxt.beginPath(); cxt.arc(x, y, 2, 0, Math.PI * 2, true); cxt.closePath(); cxt.fill(); } var meter = 0; //划线 function drawLine(beginx, beginy, endx, endy) { var c = document.getElementById("myCanvas"); var cxt = c.getContext("2d"); cxt.moveTo(beginx, beginy); cxt.lineTo(endx, endy); cxt.stroke(); } //模拟正态分布取值 function getNumberInNormalDistribution(mean, std_dev) { return mean + (uniform2NormalDistribution() * std_dev); } //模拟正态分布偏差 function uniform2NormalDistribution() { var sum = 0.0; for (var i = 0; i < 12; i++) { sum = sum + Math.random(); } return sum - 6; } //画一个长方形 function drawRect(x, y, width, index) { var color = "#FF0000"; if (index == 1) { color = "#00FF00"; } else if (index == 2) { color = "#0000FF"; } var c = document.getElementById("myCanvas2"); var cxt = c.getContext("2d"); cxt.fillStyle = color; cxt.fillRect(x * width + index * 200, 400 - y, width - 2, y); } //画出生成的图像 function drawResult(index) { var color = "#FF0000"; if (index % 3 == 1) { color = "#00FF00"; } else if (index % 3 == 2) { color = "#0000FF"; } var result = generateList(); var resultStr = ""; // for (var i in result) { // resultStr = resultStr + result[i] + "\n"; // } //document.getElementById("text").value = resultStr; var resulttimes = {}; for (var i in result) { if (resulttimes[result[i]] == null) { resulttimes[result[i]] = 1; } else { resulttimes[result[i]] = resulttimes[result[i]] + 1; } } for (var i in resulttimes) { resultStr = resultStr + resulttimes[i] + "\n"; } document.getElementById("text").value = resultStr; var timeslist = []; var times = 1; for (var i in result) { if (result[i] == index) { addPoint(times, i / 5, color); if (timesArrObj[index] == null) { timesArrObj[index] = []; } timesArrObj[index].push(times); times = 0; } else { times++; } } } //权重数组 var wt = [105, 216, 316, 488, 1000, 2000, 3680, 5890];//,14770,71535 //生成结果数组函数,结果为权重数组的索引,从0开始 function generateList() { //生成的结果数组长度 var n = 50000; var wtp = []; var sum = 0; for (var i in wt) { sum = sum + wt[i]; } for (var i in wt) { wtp.push(wt[i] / sum); } var result = []; var p = []; for (var i in wtp) { var inp = getNumberInNormalDistribution(1 / wtp[i], 1 / wtp[i] / 3); p.push(inp); } for (var i = 0; i < n; i++) { var minp = 99999999; var minj = -1; for (var j in p) { if (p[j] < minp) { minp = p[j]; minj = j; } } result.push(minj); for (var j in p) { p[j] = p[j] - minp; } p[minj] = getNumberInNormalDistribution(1 / wtp[minj], 1 / wtp[minj] / 3); } return result; } </script> </body> </html>
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从平均值0.5和标准差0.1的正态分布中得出伪随机数。 既然如此,下面的Matlab代码是否等价于从一个在0处截断的正态分布在1处进行采样?
本文向大家介绍基于JavaScript代码实现随机漂浮图片广告,包括了基于JavaScript代码实现随机漂浮图片广告的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在网上有很多这样的代码,不过未必符合W3C标准,因为在头部加上<!DOCTYPE html>类似标签之后,漂浮效果就会失效,下面分享一个符合标准的漂浮代码,使需要的朋友免去大量改造代码的繁琐。 代码一: 代码如下: 以上代码实现了我们的要求
正态分布的峰度为 3。随着分布中异常值的增加,尾部变得“胖”,峰度增加到3以上。 如何在峰度大于3(最好在5-7左右)的两个数之间生成随机分布? 进口 0.01-0.10之间的随机均匀性 1.8124891901330156 0.01-0.10之间的随机正态分布 3.015004351756201 0.01-0.10之间的厚尾随机正态分布 ???
本文向大家介绍JavaScript 高斯分布随机,包括了JavaScript 高斯分布随机的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 示例 该函数应提供标准偏差接近0的随机数。从一副纸牌中拾取或模拟骰子掷骰时,这就是我们想要的。Math.random() 但是在大多数情况下,这是不现实的。在现实世界中,随机性倾向于聚集在一个共同的正常值附近。如果将其绘制在图形上,则会得到经典的钟形曲线或高斯分布。
本文向大家介绍基于Java随机生成手机短信验证码的实例代码,包括了基于Java随机生成手机短信验证码的实例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 简单版 复杂版 总结 以上所述是小编给大家介绍的基于Java随机生成手机短信验证码的实例代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!
例如,随机函数产生120个数字(0或1),这些相加值的平均值必须接近60。