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Python 生成随机数_python建立随机数列

文章目录 前言 一、随机数种子 二、生成随机数 1.random() 2.ranint(a,b) 3.randrange(start,stop [,step]) 4.getrandbits(k) 三、生成随机序列...1.choice(seq) 2.samplex(序列,k) 3.shuffle(x[,random]) ---- 前言 生成随机数一般使用的就是random模块下的函数,生成随机数并不是真正意义上的随机数...random模块包含各种伪随机生成函数,以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。 ---- – 一、随机数种子 为什么要提出随机数种子呢?...系统默认以时间戳为种子进行随机数的生成。...单一时间戳 随机时间戳 第一次结果 第二次结果 二、生成随机数 以下一生成10个1-100的随机数为例 1.random() 生成[0-1)的随机数为float型。

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Python生成随机数列表_numpy产生指定范围的随机

最直接的方式:用numpy.random模块来生成随机数组 1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数, 当没有参数时,返回一个随机浮点数,当有一个参数时,返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组...0.07145189, 2.89728643, 2.32095237, 1.12925633, -0.39210317]) 3、np.random.randint(low[, high, size]) 返回随机的整数...np.random.randint(10,size=10) array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 9]) 4、random_integers(low[, high, size]) 返回随机的整数...>>> np.random.random_integers(5) 2 5、 np.random.shuffle(x) 类似洗牌,打乱顺序;np.random.permutation(x)返回一个随机排列...random.randrange(1, 100, 2) #返回[1,100]之间的奇数 19 >>> random.ranrange(100, 1, -2) #返回[100,1]之间的偶数 2 5、生成随机数组

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mock.js生成随机数据

如果需要模拟大量数据,json-server也有快速的方法 接下来我们做一个json-server官方的实例(生成1000组user数据) 还是在test文件夹下,新建data.js文件,写入官方例子:...mockjs官方例子 然后运行:json-server data.js -p 3000 成功后地址栏打开localhost:3000你就会发现有1000条user数据 是不是很厉害,很方便。但是!...在实际开发中,我们需要的是更加正常点的数据,比如username应该是“马云”,“马化腾”...而不是千篇一律的user1、user2...并且需要有图片等等数据,如果需要这样的数据,mock.js就太合适了...生成的100条员工信息数据: ?...data.js代码 这段数据包含每条数据对应id、员工id(staff)、员工简介(evaluate)、员工部门(department)、随机1-3张照片 运行之后访问:http://localhost

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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

1951年,随机生成终于被正式地内嵌到一台真正的计算机中:Ferranti Mark 1 ,它带有一个内置的随机数指令,可以使用电气噪声一次生产20个随机比特。...相机的图像数据是一个很好的熵源:就像图灵的真正随机生成器(TRNG),并且它可以以165Kb / s的速率生成随机数据。在当时的硅谷时代,熔岩灯平台迅速获得专利。...英特尔在其i810芯片组中增加了一个内置的随机数发生器。这使得新的服务器具备了来自热噪声的本地源随机生成能力——真正的随机生成器(TRNG)。...采用硬件随机生成器 PEDOUBLER 生成随机数。 开源硬件TRNGs于最近些年出现,其优点源自于设计的透明化:你可以检查电路本身,也可以在家里使用现成的组件建立它们。...但是对于日常使用,在大多数的操作系统中我们可以放心地使用 /dev/random,或者编程语言中的 rand() 函数,它们都可以快速得到一段足够长的随机数列,并且你这么做,阿兰·图灵也会很开心。

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js随机生成器的扩展

0.前言 给你一个能生成随机整数1-7的函数,就叫他生成器get7吧,用它来生成一个1-11的随机整数,不能使用random,而且要等概率。...()*7)+1 //规则:整篇文章,唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区 既然是扩展,那么我给小范围随机生成器扩展个几倍,再截取目标随机数范围不就得了。...1.1 扩展 既然是小范围随机扩展到大范围,那么肯定离不开小范围随机生成器get7的多次调用。...我们知道等概率生成某个范围的随机数,想通过这个函数生成一个更小范围的随机数,就应该这样子:超过预期范围,重新抽取,所以叫做拒绝采样。...公式推广: 已知生成器getn能生成1-n的随机数,那么由getn拒绝采样得到的新生成器geta和getb(a,b都不大于n),可以生成get(a*b): get(a*b) = geta + a*(getb

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