与使用random.random()相比，使用random.uniform()时，Visual Studio Code Python调试器的运行速度要慢得多
使用random.random()和random.uniform()都是Python中生成随机数的函数，但它们有一些区别。
random.random()函数返回一个0到1之间的随机浮点数，包括0但不包括1。它是基于Mersenne Twister算法的伪随机数生成器。这个函数的调用方式是random.random()。
random.uniform(a, b)函数返回一个在指定范围内的随机浮点数，包括a和b。它也是基于Mersenne Twister算法的伪随机数生成器。这个函数的调用方式是random.uniform(a, b)。
与使用random.random()相比，使用random.uniform()时，Visual Studio Code Python调试器的运行速度要慢得多。这是因为random.uniform()需要额外的参数来指定范围，而random.random()只需要调用函数本身即可。
在实际开发中，如果只需要生成0到1之间的随机数，可以使用random.random()函数。如果需要生成指定范围内的随机数，可以使用random.uniform()函数。根据具体的需求选择合适的函数可以提高代码的效率和可读性。
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有没有办法读回python中的随机种子？
python、random、seed
我知道如何在python中设置随机种子。
random.seed([x])
一旦设置了种子，有没有办法读回它并计算出传递给seed()函数的值是什么？
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在python中，random.uniform()和random.random()有什么区别？
python、random、uniform
在python中随机模块，random.uniform()和random.random()有什么不同？它们都生成伪随机数，random.uniform()从均匀分布生成数字，random.random()生成下一个随机数。有什么关系？
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Jython中的随机性
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在Jython中使用(伪)随机数时，使用Python随机模块还是Java的随机类更有效？
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Python:选择随机数
python、random
我正在尝试理解random库的工作原理。我考虑了一些情况: 1)我有值b，它可以取概率为0.5的值0或1。我知道，我可以通过
numpy.random.choice(numpy.arange(0, 2), p=[0.5, 0.5])
我想知道，选择某个值需要执行哪些步骤？它分离了这个段并得到了随机值？它是如何发生的？
2)或者，如果我有，也许可以列出一份清单。我可以给你一个通用的方法，random.choice(lst))，但我也想知道，在决策过程中会发生什么？
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random.random到底在做什么
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random.shuffle(lst_shuffle, random.random)
我知道后半部分是一个可选的论点。但它到底能做什么。我不明白这是什么意思。这是医生寄来的。
Random.random()返回范围内的下一个随机浮点数[0.0，1.0]。
我也看到了，这是0,0，1,0的范围吗？
Pseudorandom number generators
Most, if not all programming languages have libraries that include a pseudo-random
number generator. This genera
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我需要一个快速的Java beta分布随机数生成器
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我需要生成随机数，这些随机数在一些速度关键代码中具有beta分布。目前，我使用的是numerics4j库中的BetaRandomVariable()类--但目前代表了我的代码的95%的CPU使用率！
有人能推荐一种更快的方法来生成这些随机数吗？
浏览 1提问于2010-02-13得票数 4
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使用C++或Python生成随机数
c++、python、random、simulation、probability
我听说计算结果对随机数生成器的选择非常敏感。
1我想知道这是否与编程自己的Mersenne-Twister或其他伪随机例程相关，以获得一个好的数字生成器。而且，我不明白为什么我不应该信任本机生成器或库生成器作为numpy中的random.uniform()，C++中的rand()。我知道我可以自己为分布而不是均匀分布构建生成器(逆重分函数法，极值法)。但是，使用一个内置的生成器进行均匀采样是不是不好呢？
2默认的'time‘种子有什么问题？在代码样本中是否应该重新播种以及频率如何(以及为什么)？
3也许你在这些话题上有一些很好的链接！
--更精确地编辑，我需要多开始优化例程的随机数，以
浏览 2提问于2012-03-02得票数 2
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我应该给随机数产生器添加种子吗？
python、python-3.x
random.seed(a=None，version=2)初始化随机数生成器。
如果省略或没有，则使用当前的系统时间。如果操作系统提供了随机源，则使用它们来代替系统时间(有关可用性的详细信息，请参阅os.urandom()函数)。
But...if它真的是随机的.(我以为我读到它是用Mersenne的，所以它很随机).播种它有什么意义？无论哪种情况，结果都是unpredictable...right？
浏览 1提问于2013-10-03得票数 3
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numpy random.seed()函数取值的解释
python-3.x、numpy、random、seed
我很好奇，seed方法如何解释我们传递给它的值。我知道numpy.random包的seed方法是用来维护随机函数的状态的，所以每次我们执行代码时，它都会生成相同的输出，但是它是否指定了随机函数将生成的某种东西，无论该数字将是统计标准化的，还是总数字的方差将是您传递给seed方法或其他方法的数字？ import numpy as np
np.random.seed(101)
np.random.randn(4,4)
# will give the output
0.421177 0.587635 0.788256 0.482779
0.606076 -0.313919 -0.75001
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Java : Math.random()和rand
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我想问一下Java和Matlab中的随机数。
Java中的Math.random和Matlab中的rand具有相同的含义，还是两者都不同？如果意义不同，有什么区别？
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如何在CUDA FORTRAN中生成随机数？
random、cuda、fortran
我正在寻找一种简单的方法来为多线程并行生成0.0和1.0之间的随机浮点数。到目前为止，这是我的内核。
attributes(global) subroutine rand_kernel()
implicit none
integer :: tid
real :: r
! Thread ID
tid = threadIdx%x
! Generate random number
call <some random number generator> (r)
! Randomise array
浏览 0提问于2011-02-04得票数 2
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我想清楚地解释一下random.Random函数/类到底做了什么。这就是Python的随机模块对它的看法。
绑定模块函数使用的随机数生成器基类。用于实例化随机实例以获取不共享状态的生成器。特别适用于多线程程序，为每个线程创建一个随机的不同实例，并使用跳转头()方法来确保每个线程看到的生成的序列不重叠。
如果您想使用自己设计的不同的基本生成器，也可以对类进行子类化:在这种情况下，重写以下方法:随机()、种子()、getstate()、setstate()和jumpahead()。可选地，实现getrandbit()方法，这样随机范围()可以覆盖任意大的范围。
我不明白这一点，因为我仍然是
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R中的并行随机数发生器
r、parallel-processing、statistics、probability、montecarlo
R中有Mersenne-Twister和Wichmann-Hill并行随机数发生器的实现吗？我正在使用parallel包，但似乎只有L‘厄瓜多尔并行随机数生成器的实现。
浏览 3提问于2015-01-03得票数 4
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在MatLab和JAVA中生成完全相同的随机数？
java、matlab
我有以下MatLab代码：
randn('seed', 1);
rand('seed', 1);
A = 0.1*randn(5, 10)
我正在尝试编写代码，生成完全相同结果的。
以下是我的JAVA代码：
import java.util.Random;
import java.lang.Math;
public class HelloWorld
{
static double[][] random_normal_matrix(Random r, int x, int y)
{
double tmp[][] = new do
浏览 2提问于2017-05-04得票数 0
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4回答
从直方图生成随机数
random
我需要从以下数据中生成一个随机数：
0-10 : 23%
10-80 : 50%
80-100 : 27%
如何从这些信息中生成随机数？
一种方法是拟合一个分布，但我必须对大约100个变量这样做，我不想拟合100个分布。有什么提示吗？
import random
a=[23, 73, 100]
b=[10, 80, 100]
rndval=awesomefunction(a,b)
现在，关于awesomefunction()，我完全不知道。
但是，从我所知的很少(和一个非常草率的实现)
temp_rand=random.uniform(0,100)
if(temp_rand<=23):
浏览 1提问于2012-12-19得票数 2
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1回答
我需要创建一个python函数，它生成一个n维向量，使得每个元素都是[0,100]中的一个实数。
python、function、vector、numerical-methods、numpy-ndarray
我对python不是很在行，我需要创建一个函数，随机c(N)，它将创建一个n维向量，其中每个元素都是[0,100]中的随机实数。下面是我到目前为止的情况。
def randvec(n):
vector = np.ndarray((1,n),dtype=float)
for i in range(0,n):
vector[i] = np.random.uniform(0,100)
print(vector[i])
test = randvec(4)
print(test)
产出: 64.58722344 64.58722344 64.587223
浏览 1提问于2020-03-14得票数 0
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2回答
种子python随机在Mac和Windows上生成不同的数字
python、windows、macos、random、portability
我参与了一个python应用程序，它将在Mac和Windows上运行，用py2app和py2exe打包成可执行文件。重要的是，所有应用程序始终生成相同的随机数。因此，随机模块总是得到相同的种子。
然而，random.shuffle()的结果在Windows和Mac上似乎有很大的不同。
有没有办法确保始终生成相同的随机数？
代码非常平淡无奇：
import random
random.seed("ladygaga")
swaplist_odd = [n for n in range(len(clipboard)) if n % 2 != 0]
swaplist_even = [
浏览 0提问于2011-07-08得票数 4
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Boost与.Net随机数生成器
c++、boost、random、f#
我在F# (.Net)和C++中开发了相同的算法(用于估计隐马尔可夫模型的参数的Baum-Welch)。在这两种情况下，我都开发了相同的测试，该测试生成具有已知分布的随机测试数据，然后使用该算法来估计参数，并确保它收敛到已知的正确答案。
问题是，测试在F#情况下运行良好，但在C++实现中无法收敛。我在一些真实世界的数据上比较了这两种算法，它们给出了相同的结果，所以我猜在C++的情况下测试数据的生成被破坏了。因此我的问题是：.Net 4(我认为这是VS2010的默认版本)附带的随机数生成器是什么？
在F#中，我使用：
let random = new Random()
let randomNor
浏览 0提问于2013-04-25得票数 2
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模拟随机事件时的整数或加倍
random
理论上，如果我想对一个概率为50%的事件建模，我只需要生成一个布尔值，如果它返回true，我就可以这样做。
现在，这也可以通过生成一个随机的双倍，介于0到100之间(包括在内)来实现，并在数字大于50时执行该事件。
从理论上讲，这两种解决方案都会奏效。然而，在实践中，我知道随机数生成器实际上是伪随机数生成器，这是一个有点复杂的主题。
尽管如此，我还是想知道实现一个或另一个方法的含义(如果有的话)。
浏览 0提问于2019-04-13得票数 1
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