因为概率问题,所以需要测试一下python的随机数分布。到底是平均(均匀)分布,还是正态(高斯)分布。
测试代码如下:
#! /usr/bin/env python #coding=utf-8 # ================================= # Describe : 测试random随机数分布 # D&P Author By: 常成功 # Create Date: 2017/10/07 # Modify Date: 2017/10/20 # (C) 2012-2017 All rights reserved # ================================= import random import time def test_rnd(): st_tm = time.time() j = 0 num = 0 the_list = [1, 2, 3, 4] # 计数字典 temp_dic = {1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0} while 1: x = random.choice(the_list) temp_dic[x] += 1 j += 1 # 跑一千万次 if j >= 10000000: break ed_tm = time.time() print "Test random.choice()---------------------------:" print "loop num: ", j print "take time: ", ed_tm-st_tm print "temp_dic :", temp_dic print "Test random.randint()---------------------------:" st_tm = time.time() j = 0 num = 0 # 计数字典 temp_dic = {1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0} while 1: x = random.randint(1, 4) temp_dic[x] += 1 j += 1 # 跑一千万次 if j >= 10000000: break ed_tm = time.time() print "loop num: ", j print "take time: ", ed_tm-st_tm print "temp_dic :", temp_dic if __name__ == '__main__': test_rnd()
测试结果:
Test random.choice()---------------------------:
loop num: 10000000
take time: 5.86599993706
temp_dic : {1: 2501333, 2: 2500117, 3: 2499406, 4: 2499144}
Test random.randint()---------------------------:
loop num: 10000000
take time: 12.493999958
temp_dic : {1: 2497732, 2: 2501411, 3: 2499372, 4: 2501485}
结果说明:平均(均匀)分布。
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本文向大家介绍python随机数分布random均匀分布实例,包括了python随机数分布random均匀分布实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 因为概率问题,所以需要测试一下python的随机数分布。到底是平均(均匀)分布,还是正态(高斯)分布。 测试代码如下: 测试结果: 结果说明: 平均(均匀)分布。 以上这篇python随机数分布random均匀分布实例就是小编分享给大家的全部内
random(min, max) 该方法可以返回在"min"和"max"之间的数值,要求"min"和"max"都为数值,且"max"大于或等于"min",否则返回0. min <Number> 最小值,最小值可以等于该值 max <Number> 最大值,最大值可以等于该值 console.log(this.$u.random(1, 3));
问题内容: 我有两种代码选择: 选项1 要么: 选项2 我了解这更惯用。我想知道的有效性。 在我将只使用由给定的种子产生的第一个号码。在“ 我选择一个种子”并使用该种子生成数字。IIUC在此用例上保证了随机性。 因此,我的问题是,如果我多次打电话,是否能保证产出分配的均匀性? 问题答案: 我真正的问题是选项1在数学上是否有效。 让我们从选项2开始。所使用的随机数生成器在javadoc中指定如下:
要生成随机数,您可以使用Arduino随机数函数。 我们有两个功能 - randomSeed(seed) random() randomSeed (seed) 函数randomSeed(seed)重置Arduino的伪随机数生成器。 尽管random()返回的数字的分布基本上是随机的,但序列是可预测的。 您应该将生成器重置为某个随机值。 如果您有一个未连接的模拟引脚,它可能会从周围环境中拾取随机噪
$RANDOM是Bash的一个返回伪随机 [1]整数(范围为0 - 32767)的内部函数(而不是一个常量或变量),它不应该用于产生加密的密钥. 例子 9-24. 产生随机整数 1 #!/bin/bash 2 3 # 每次调用$RANDOM都会返回不同的随机整数. 4 # 范围为: 0 - 32767 (带符号的16位整数). 5 6 MAXCOUNT=10
生成随机数 # random_random.py import random for i in range(5): print('%04.3f' % random.random(), end=' ') print() # random_uniform.py import random for i in range(5): print('{:04.3f}'.format(ran