如何生成具有预定义概率分布的随机数？_生成服从概率分布的随机数_如何生成具有预测概率的随机数据集？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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随机数是如何生成的

但是在计算机中, 要想生成一个随机数, 就需要通过一个算法来实现, 那么生成随机数的算法是如何实现的呢? 简单想一下这个事情, 通过确定的输入, 确定的步骤, 输出不确定的值?...我理解的就是, 虽然生成的数不是随机的, 但是在进行概率统计时是均匀分布的, 虽然数字不是真正随机的, 但是可以满足日常使用就够了....其结果序列在随机区间均匀分布. 那么如何生成这个函数呢? 简单看了几种随机函数, 主要了解一下思想, 毕竟咱也不会真正的去写一个这样的函数....而且, 这样生成的数字符合统计学的均匀分布吗? 别说, 我还真写了一个小脚本, 跑了一下, 生成了一亿条数据, 只把生成的四位数字判断了一下. 结果其均匀分布效果不怎么样..... ---- 等等吧, 有很多生成随机数的方法, 不过具体怎么生成并实现我并不关心, 我只是想了解一下它大概是如何工作的, 能够如何生成随机数.

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如何生成不重复的随机数

标签：Excel公式有时候，我们想生成一系列随机数，但又不希望这些数字中有重复的数。如果使用RANDBWEEN函数，如下图1所示，很可能会出现重复数。...图1 要想获取不重复的随机数，我们需要一点小技巧。例如，想要获取21个不重复的随机数，可以先将21个数字按顺序排序，然后再从中选择所需的数字，这样可以避免出现任何重复数。...步骤1：选择一列中包含21个单元格的区域。步骤2：输入公式：=RAND()，然后按Ctrl+回车键，在所有选择的单元格中输入这个公式，如下图2所示。...找到最大值后，使用MATCH在列表中查找该值，其位置即为返回的不重复值。...图3 生成了21个不重复的随机数。你还有其他获取不重复随机数的公式吗？

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在jMeter里如何创建用户定义的能生成随机数的变量

使用jMeter进行API的并发请求测试时，我们经常需要生成一些包含随机数的数据，以此来区分每个随机请求。在jMeter里，提供了很多预定义的函数可供我们使用。...上图我创建了一个名为uuid的用户自定义变量，值为${__Random(1,100)}。在http请求正文里，引用该变量的语法：${uuid} ?...最后生成的contact的email地址里包含了一个随机数。 ?

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Python如何生成随机数_产生随机数的常用方法

Python生成随机数的方法这篇文章主要介绍了Python生成随机数的方法，有需要的朋友可以参考一下如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对...Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍。...random.random()用于生成用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成随机数 1 n: a <= n <= b。...其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数 1 2 3 print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint...random.randrange 从指定范围内，按指定基数递增的集合中，这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。

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通过实例理解如何选择正确的概率分布

概率分布概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。...离散概率分布有很多种。离散概率分布的使用取决于数据的属性。例如，使用: 二项分布，计算在每次试验中只有两种可能结果之一的过程的概率，例如掷硬币。...超几何分布，以找出在n次不替换的抽取中k次成功的概率。泊松分布，测量给定时间内发生给定事件数的概率，例如每小时图书馆借书的计数。几何分布，确定在第一次成功之前一定数量的试验发生的概率。...定义随机变量X为第一次成功的试验。理论上，试验的次数可以永远持续下去。至少要进行一次成功试验。例子问:机器生产出有缺陷产品的概率是0.01。每一项都在生产时进行检查。...在本文中，我总结了几个最常见的离散概率分布的用例。这只是概率分布的基础。想要了解更多的概率分布知识，请查看这张无比详细的单变量分布地图!

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人类对随机数的探索：如何才能生成一个均匀的随机数列

把它们扔进装骰子的盒子中摇动，它们彼此相互冲撞，并与盒壁碰弹，不停的滚动，即使在一次摇骰子中，骰子的最初朝向也无法为其最终的朝向提供任何有用的线索。” 我们如何才能生成一个均匀的随机数序列？...冯·诺依曼在1946年左右开发了一个PRNG，他的想法是从一个初始的随机种子值开始对其平方，然后截取平方结果的中间若干位，得到一个新的数字，接下来重复对得到的数取平方并截取中间若干位的过程，就会得到一个具有统计意义属性的随机数序列了...这使得新的服务器具备了来自热噪声的本地源随机数生成能力——真正的随机数生成器（TRNG）。这非常具有进步意义，但速度仍不如软件PRNGs快，所以加密软件仍然不得不依靠一个伪随机数发生器。...这里有一份 131 页的论文来介绍 CSPRNG，希望你能愉快阅读。不言而喻，CSPRNG 具有很强的要求。...没有人知道这个问题的答案。我猜某些地方的某些人一定知道，可是他们也一定不会公开。采用硬件随机数生成器 PEDOUBLER 生成的随机数。

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接口测试的时候如何生成随机数据进行测试

在进行接口测试的时候会需要生成一些随机数据进行测试，今天教大家使用apipost自带的mock字段变量生成随机数据进行测试。...utm_source=10009 左下角有一个红色字体的内置mock字段变量，今天我们生成随机数据就是使用这个内置mock字段变量。...选择需要生成的数据数据类型，然后进行引用就可以了直接复制这些变量的名称然后粘贴到参数值当中。点击发送查看数据结果，可以看到每次test传递的数据都是不一样的。...这就是关于如何使用apipost随机生成测数据的操作了。工具下载地址： Apipost-基于协作，不止于API文档、调试、Mockconsole.apipost.cn/register?

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如何用Python生成4位数的随机数字

我们可以用Python做的另一个简单活动是生成随机数。有时在编码时，我们可能需要不同位数的随机数。我们可以把它用于密码、设备的安全引脚等。...使用random 模块在Python中生成随机数为了实现这些目标，Python 为我们提供了random() 模块。random() 是一个内置的 Python 模块，用于生成随机数。...本文讨论了如何使用randint() 和randrange() 方法来生成一个四位数的数字。此外，我们还讨论了另一种拥有随机四位数号码的途径。...总结在这篇文章中，我们简单地介绍了Python和Python中的random 模块。另外，我们还讨论了如何使用randint() 和randrange() 方法来生成随机四位数。...我们可以使用列表和for 循环来生成这类随机数，但randint() 和randrange() 是最简单的方法。

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如何生成全局的分布式ID

现在的系统中，很多系统都不是单体的了，都是以集群的方式部署的。系统也是分布式的了。我们很多场景都需要生成全局的ID。比如我们将数据库进行分库分表后，就需要全局的不重复的主键ID。...比如在一些业务中，我们需要给用户生成不重复的编号（这里不是数据库的主键ID），如1000，1001，1002...。那么我们如何生成全局的ID呢？...开源的分布式ID生成算法。...测试代码如下：测试结果： 7509621c028c40378b7a79c8e85d49a7 使用数据库生成自增的ID 基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID，这个是我们常用的方法...Tinyid “Tinyid是滴滴开发的一款分布式ID系统，Tinyid是在美团（Leaf）的leaf-segment算法基础上升级而来，不仅支持了数据库多主节点模式，还提供了tinyid-client

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如何检查某个用户是否具有某个权限对象上定义的某种权限

比如下图这个ABAP development studi里创建的角色是为了实现CDS view DEMO_CDS_AUTH_LIT_PFCG的权限控制，里面使用到了权限对象S_CARRID....假设现在我有一个需求：我想知道用户名WANGJER是否具有该权限对象的字段s_carrid的显示(03)权限？...权限对象不是直接分配给用户的，而是通过PFCG角色作为一个中间层。 [1240] 可以通过查表AGR_USERS得到一个指定的用户分配了哪些PFCG角色。...选择其中一个双击，比如SAP_QAP_DEVELOPER: [1240] [1240] 上图意味着如果一个用户被分配了PFCG角色SAP_QAP_DEVELOPER，这个用户就拥有了权限对象S_CARRID上定义的...Create，Change和Display的权限: [1240] 要获取更多Jerry的原创技术文章，请关注公众号"汪子熙"或者扫描下面二维码: [1240] [1240]

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如何检查某个用户是否具有某个权限对象上定义的某种权限

比如下图这个ABAP development studi里创建的角色是为了实现CDS view DEMO_CDS_AUTH_LIT_PFCG的权限控制，里面使用到了权限对象S_CARRID....假设现在我有一个需求：我想知道用户名WANGJER是否具有该权限对象的字段s_carrid的显示(03)权限？ ? ?...权限对象不是直接分配给用户的，而是通过PFCG角色作为一个中间层。 ? 可以通过查表AGR_USERS得到一个指定的用户分配了哪些PFCG角色。 ?...所以题目开头的需求就转化为这个问题：哪个PFCG角色分配了权限对象S_CARRID？使用事务码SUIM根据权限对象查询PFCG角色： ?...上图意味着如果一个用户被分配了PFCG角色SAP_QAP_DEVELOPER，这个用户就拥有了权限对象S_CARRID上定义的Create，Change和Display的权限: ?

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理解变分自动编码器

数据生成模型以这些语义信息作为输入，输出是符合概率条件并具有随机性的样本数据。符合概率分布条件可以形象化的理解为生成的样本数据要“像”真实的样本数据。...图1生成对抗网络生成的逼真图像用概率分布变换生成数据为了保证生成的样本具有随机性，生成算法通常都要借助于随机数。...如果已知要生成的概率分布pr (x)，借助于概率论中的逆变换算法，可以人工显式地构造出分布变换来生成服从概率分布的随机数。...问题的关键是： 1.如何判断模型所生成的样本与真实的样本分布pr (x)一致。 2.如何在训练过程中迫使映射函数生成的样本逐步趋向于真实的样本分布。...p(z)是已知的先验分布，通常设定为正态分布。编码器-解码器结构根据式1，VAE训练时的目标是近似地优化概率值p(x)。计算此概率值需要解决以下几个问题：怎样定义隐变量z，如何计算对z的积分。

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用python生成随机数的几种方法「建议收藏」

本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。...1 从给定参数的正态分布中生成随机数 当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。...3.1 按照指定概率从数字列表中随机抽取数字假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表，两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现，那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢...在这里我们考虑用均匀分布来模拟概率，代码如下： import numpy as np import random # 定义从均匀分布中获取随机数的函数 def get_uniform_random_number...给定一个区间列表和一个与之对应的概率列表，两个列表相应位置的元素组成的元组即表示某数字出现在某区间内的概率是多少，已知这些，我们如何生成随机数呢？

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用人脑生成等概率随机数，困扰人类30万年的问题解决了 | 附“源代码”

如果用计算机，我们就可以生成近乎完全随机的数，保证每个数被抽中的概率都是10%。（注：其实计算机生成的是伪随机数，并不完全随机，但效果远胜过人类。）在这件看似超级简单的事情上，人脑输给了电脑。...怎么才能把人类随机函数变成真正的随机函数，要做的就是把概率分布大于10％的数挪到概率小于10％的数上。你可以想象成切碎这些长条并重新排列，让它们都一样高： ?...举一个极端的例子，假设我们将每个长条都“切割”成无限小的块，然后就可以像乐高一样使用这些块来建立任何形状的概率分布。...但是这28%、20%的比例如何获得，最初的随机分布表就可以啊。本来就有28%的人选择7，如果我们获得了一个7，在问第二个人，如果也得到一个7，我们就把第一个7强制转换成1。...人脑随机数生成器现在你明白人类随机数生成器的工作原理了，下面就是这套程序的“源代码向一个人问得1~10之间的随机整数n1； if n1=5 then 再向另一个人问得一个随机整数n2；

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伪随机数和伪随机数生成器

对于一个[0，1]之间的均匀分布伪随机数生成器来说，我们有以下定义来消除确定性和随机性之间的矛盾。...,u_n）是均匀分布随机过程的独立同分布采样（V_1,V_2...V_n）的复制（在一定测试方法下对比）。那么这个算法被称为均匀分布伪随机数生成器。 ---- 定义中并没有给出具体的测试方法。...如果算法产生的数据通过了测试，那么就称之为均匀分布伪随机数生成器。但是这一理论还是有一些问题的。算法中一些隐藏的可预测性可能很难被检测出来，这可能会导致错误的实验结果。...如何解决这一问题？） ---- 以上定义是基于[0，1]之间的均匀分布做出的，对于其他分布 ? 而言，定义 ? 如果 ? ，那么随机变量 ? 服从 ? 。...也就是说将其转换为两个变量的联合概率分布，此时需要求的是边缘概率 ? 当然，还需要一些其他的思想。因为上面的联合分布的随机数还是找不出来。

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如何选择合适的分布式ID生成方案

背景在分布式系统中，经常需要用到全局唯一ID发生器，标识需要存储的数据。我们需要什么样的ID生成器？...ID生成器除了是数据的唯一标识以外，一般需要在系统中承担更多的责任，概括起来有以下几点：唯一性：“全局唯一” vs “业务唯一”？分布式系统使用唯一的ID生成器，会有非常严重的申请互斥问题。...设计细节看下业界如何设计ID发生器 SnowFlake 41bit留给毫秒时间，10bit给机器 (MachineID) ，剩下12bit留给Sequence。...启用了两台数据库服务器生成ID来容灾，通过区分auto_increment的起始值和步长来生成奇偶数的ID。...微信的ID生成是严格递增的，意味着同一时间只能有一台机器提供服务，因此使用仲裁服务+租约机制+路由表，进行容灾。 Shopee Feeds 如何生成ID ？

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在Entity Framework中使用存储过程（二）：具有继承关系实体的存储过程如何定义？

在《实现存储过程的自动映射》中，我通过基于T4的代码生成实现了CUD存储过程的自动映射。由于映射的都是基于数据表结构的标准的存储过程，所以它们适合概念模型和存储模型结构相同的场景。...如果两种模型存在差异，在进行数据更新操作的时候就会出错。本篇文章主要介绍当概念模型中具有继承关系的两个实体映射到数据库关联的两个表，如何使用存储过程。...使用过EF的读者应该很清楚，客户端代码进行数据的查询和更新都是通过自动生成的一个继承自ObjectContext的类来完成的。我们不妨来看看针对上面创建的.edmx模型，这个类具有怎样的定义。...由于我为该模型的Entity Container起名为HrEntities，随后最终生成的是如下一个同名的类。...在Entity Framework中使用存储过程（一）：实现存储过程的自动映射在Entity Framework中使用存储过程（二）：具有继承关系实体的存储过程如何定义？

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按概率随机生成结果，学会它我可以去开彩票了

简而言之是在大概率下的随机生成定义概率集改造概率集随机生成概率集索引通过率索查找元素测试数据验证加入战队目录==[TOC]定义概率集=====/** * 定义一个连续集合 * 集合中元素x满足:(minElement...那么现在通过图一的构造，那么生成a~h的概率分别是{10%,10%,5%,5%,30%,10%,5%,25%} 那么如何通过权重转变为概率的呢。...第五个元素权重30，对应的分布范围则为30~60第六个元素权重10，对应的分布范围则为60~70第七个元素权重5，对应的分布范围则为70~75第八个元素权重25，对应的分布范文责问75~100随机生成概率集索引...最后我们对比下计划生成的概率和实际生成概率就可以验证改算法了。...到这里也该和读者说再见了，今天的按概率生成随机数就结束了，如果读者对随机数生成原理感兴趣的话，可以对次软文拥有者建议，后续我会根据情况进行原理分析的。

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在Python中使用逆变换方法生成随机变量

在本文中，我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。概念给定随机变量U，其中U在（0,1）中均匀分布。...假设我们要生成随机变量X，其中累积分布函数（CDF）为 ? 逆变换方法的思想是通过如下使用其逆CDF从任何概率分布中生成一个随机数。 ? 对于离散随机变量，步骤略有不同。...假设我们想生成一个离散随机变量X的值，它具有一个概率质量函数(PMF) ? 为了生成X的值，需要生成一个随机变量U，U在（0,1）中均匀分布，并且定义 ?...如果将其与实际变量进行比较，我们可以看到生成的随机变量具有非常相似的结果。...可以调整均值（请注意，我为expon.rvs（）函数定义的均值是指数分布中的比例参数）和/或生成的随机变量的数量，以查看不同的结果。

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【Excel系列】Excel数据分析：抽样设计

一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。...例：产生5列10行的成功概率为0.5的0-1随机数。验证概率的频率法定义。 随机数发生器“分布”选择柏努利，设置对话框如下： ? 0-1随机数对话框单击“确定”生成随机数。 ?...频率法概率定义的验证 3.4 产生二项分布随机数 二项式：以一系列试验中成功的概率（p 值）来表征。例如，可以按照试验次数生成一系列伯努利随机变量，这些变量之和为一个二项式随机变量。...随机数发生器对话框的二项分布设置单击“确定”生成随机数如下： ? 产生的二项分布随机数 3.5 产生泊松分布随机数 泊松：以值 λ 来表征，λ 等于平均值的倒数。...当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以仅对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。

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