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今天给大家分享几种常用的!▼在excel中生成虽然不是很频繁的需求,但是简单了解几个生成方式,偶尔还是很有帮助的。 =rand()这是最简单的一个,可以生成0~1之间的。?=10+rand()*40这个是第一个的变形,可生成10~50的非整。(带小点)? =NORMINV(RAND(),15,5) 这个的功能是生成一组正态分布(第一个参代表正态分布概率,第二个参代表算术平均值 、第三个参代表分布的标准偏差) ?? =INT(RAND()*60+40)这个可生成40~100之间的。INT本身就代表取整的意思。? 公式:=round(rand()*60+40,2)这个可生成40~100之间保留两位小。 ?randbetween(40,100)这个代表生成40~100之间的。?

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Python

可以用于学,游戏,安全等领域中,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性。 Python包含以下常用描述choice(seq)从序列的元素中挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中挑选一个整。 randrange ( stop )从指定范围内,按指定基递增的集合中获取一个,基默认值为 1random()生成下一个实,它在)改变生成器的种子seed。 shuffle(lst)将序列的所有元素排序uniform(x, y)生成下一个实,它在范围内。

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    Python choices

    Python 有关工具类库中提供了一个 choices。这个的主要目的是从给出的列表中生成,同时还可以为每一个列表中的元素设置权重。 Testprint()my_list = print(random.choices(my_list, weights=, k=12))上面的代码将会输出为:请注意的是,上面的代码中,我们使用了一个 weight 参, 这个参的主要目的就是为了在中针对 choices 设置权重,这个权重的设置将会导致上面列表中的第一个元素的权重更高。 最后一个 K = 12 参的意思就是生成 12 个列表。https:www.ossez.comtpython-choices13399

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    PHP rand()

    定义和用法   rand() 返回。语法  rand(min,max)参描述  min,max可选。规定产生的范围。 说明  如果没有提供可选参 min 和 max,rand() 返回 0 到 RAND_MAX 之间的伪。 注释:自 PHP 4.2.0 起,不再需要用 srand() 或 mt_srand() 发生器播种,现在已自动完成。  注释:在 3.0.7 之前的版本中,max 的含义是 range 。 要在这些版本中得到和上例相同 5 到 15 的,简短的例子是 rand (5, 15)。 例子  本例会返回一些: echo rand();  echo rand();  echo rand(10,100);  输出:  17757  3794  97

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    Oracle dbms_random

    dbms_random是oracle提供的一个包,以下是它的一些常用的功能:1、dbms_random.value作用:生成一个大于等于0,大于等于1的的38位小,代码如下:select 2、生成一个指定范围的select dbms_random.value(0,100) randomfrom dual?注:范围交换位子是可行的。 3、获取正态分布的 select dbms_random.normal from dual? 4、获取的字符串通过dbms.random.string(参一,参二),这个接受两个参,第一个是字符串的类型,第二个是字符串的长度字符串类型有以下几个:(1)、u,U : upper 注:参一不区分大小写

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    PHP概率计算

    在游戏开发中,会经常碰到计算概率的场景 下面的代码就是一个最简单的根据给定概率计算出结果的实例

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    Numpy(2)-组合并+统计+

    (d)>array(, dtype=int64)d>array() # 返回最小值、最大值的索引np.argmax(d)>3numpy中的 #生成正态(高斯)分布的样本#Draw random samples 标准正态分布# Return a sample (or samples) from the standard normal distribution.b = np.random.randn(3,5)b # 自然 np.random.randint(3,size=(3,4))c>array(, , ])c = np.random.randint(3,high=10,size=(3,4))c>array(, , ]) #从给定组中抽取样本 (10)a>array() index=np.random.permutation(len(a))# 这种写法上面已经介绍过了,里面的len(a)相当于np.arange(x)>array()a#通过索引获得乱序的 a组>array()#通过同一个index我们可以将一个新组b与a对应起来 #通过seed生成固定的np.random.seed(12)np.random.randn(5)>array()numpy

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    把列表中多个值传入,调用时 +*def func(*args): print(args) l = func(*l)传入dict中多个值,调用时+**def func2(**kwargs): print (kwargs) dic = {k1:1,k2:2}func2(**dic) 的参:  形参: 位置参,*args,默认参,**kwargs  实参: 按照位置传入按照关键字传入命名空间:     (3) 局部命名空间:内部定义的,当调用是才会起作用,的结束而结束.          (global)? 作用域:  全局作用域  局部作用域:对于不可变的据类型,在局部可以查看全局作用域中的变量,不能直接修改(通过global修改),        如果局部作用域声明了global变量,那这个变量在全局有效

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    PHP内置生成实例

    1. randrand() 可以不加任何参,就可以生成。如果要设置范围,可以在中设置 min 和 max 的值。如果需要生成的种子,使用 srand 配置。 echo rand(); 生成 0~RAND_MAX 之间的,Windows 系统下 RAND_MAX 的值为 32767,RAND_MAX 可以用 getrandmax() 获得echo 如果 $seed 值固定,则生成的也不变2. mt_randmt_rand() 是使用 Mersenne Twister 算法返回,与 rand() 的主要区别是:mt_rand( )产生值的平均速度比 libc 提供的 rand() 快四倍,并且播种使用mt_srand(),而不是srand()。 $seed 值固定,则生成的也不变说明:rand() 和 mt_rand() 两个生成的都是整,不会包含英文字母。

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    PHPrand()与mt_rand()的讲解

    PHP中rand()与mt_rand()都是用于产生一个指定范围内单独,如果需要产生多个不重复的,请参考:PHP生成指定范围内的N个不重复的。 既然他们都是用于产生一个,那么他们有什么区别呢? rand() 默认使用 libc 发生器,很多老的 libc 的发生器具有一些不确定和未知的特性而且效率很低;mt_rand() 则是用了 Mersenne Twister 中已知的特性作为发生器 所以在PHP中mt_rand()是非正式用来替换rand()的。语法:rand(min,max)mt_rand(min,max)min,max 皆为可选,规定产生的范围。 注: 自 PHP 4.2.0 起,PHP产生都不再需要用 srand() 或 mt_srand() 产生种子,已经会自动完成。

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    C语言rand问题

    rand相信有很多新手跟我一样不会使用rand,不知道该如何确定参,网上的答案也有点繁琐,这是我确定参的方法,希望对新手有所帮助吧.int code = rand() % a + b ;这里的a就是生成区间最大,而b就是区间最小

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    变量及其分布

    变量是一个映射,将一个实值X(w)赋予一个实验的每一个输出w。 X(Ω)=R 例如抛十次硬币,令X(w)表示序列w中正面向上的次,如当w=HHTHHTHHTT,则X(w)=6;X只能取离散值,称为离散型变量 令 Ω=(x,y):x2+y2

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    np.random.rand均匀分布和np.random.randn正态分布使用方法

    np.random.rand用法生成特定形状下, #random , #random ]) #random ----np.random.randn用法生成特定形状下的正态分布正态分布即高斯分布 np.random.randn (a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...)的 均匀分布 如果想要生成满足 其中表示平均值表示方差 , 可以使用语句sigma * np.random.randn(...) +

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    C++(rand和srand)用法详解

    C++ 提供了一组以生成和使用字。字就是从一组可能的值中进行选择而获得的一个值。该组中的值都有相同的被选中的几率。 字常用于许多不同类型的程序中,以下是一些示例:计算游戏通常要使用字来模拟一些过程,例如掷骰子或发牌。模拟程序使用字来决定后续将要发生的一系列操作或人与动物等的行为。 可以创建使用字的公式以确定特定事件在程序中出现的时间。据分析程序可能会使用选择要检验的据。计算安全系统使用字来加密敏感据。 C++ 库有一个名为 rand() 的,每次调用该都将返回一个非负整。要使用 rand() ,必须在程序中包含 头文件。 以下是其用法示例: randomNum = rand();但是,该返回的字其实是伪。这意味着它们具有的表现和属性,但实际上并不是的,它们实际上是用算法生成的。

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    _字符串

    获取字符串 长度 public static string GenerateRandom(int Length) { long tick = DateTime.Now.Ticks; var var seed = GetRandomSeed(); Random rd = new Random(seed); return GenerateRandom(rd, Length); } 获取字符串 for (int i = 0; i < Length; i++) { newRandom.Append(aryChar); } return newRandom.ToString(); } 产生种子

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    概率论08 变量的

    变量的在前面的文章中,我先将概率值分配给各个事件,得到事件的概率分布。通过事件与变量的映射,让事件“值化”,事件的概率值转移到变量上,获得变量的概率分布。 我们使用变量的,来定制新的变量。变量的是从旧有的变量到一个新变量的映射。通过的映射功能,原有变量对应新的变量。 通过原有变量的概率分布,我们可以获知新变量的概率分布。事件,变量,变量的关系如下:?一个简单的例子是掷硬币。出现正面的话,我赢1个筹码,负面的话,我输1个筹码。 赢得的筹码为一个变量X。赢得的钱是X的Y,它也是一个变量。 变量的还可以是多变量,Y = g(X_1, X_2, ..., X_n)。 image.png总结 通过变量的,我们可以利用已知变量,创建新的变量,并获得其分布。

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    概率论08 变量的

    变量的在前面的文章中,我先将概率值分配给各个事件,得到事件的概率分布。通过事件与变量的映射,让事件“值化”,事件的概率值转移到变量上,获得变量的概率分布。 我们使用变量的,来定制新的变量。变量的是从旧有的变量到一个新变量的映射。通过的映射功能,原有变量对应新的变量。 通过原有变量的概率分布,我们可以获知新变量的概率分布。事件,变量,变量的关系如下:?一个简单的例子是掷硬币。出现正面的话,我赢1个筹码,负面的话,我输1个筹码。 如果一个筹码需要10元钱买,那么投掷一次硬币,赢的钱是一个变量Y,且。Y的分布为:$$P(10) = 0.5$$$$P(-10) = 0.5$$Y实际上是变量X的一个。 赢得的筹码为一个变量X。赢得的钱是X的Y,它也是一个变量。 变量的还可以是多变量,。Y的值y对应的是多维空间的点。比如掷硬币,第一次赢的筹码为,第二次赢的筹码为。

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    Numpy中常用的总结

    全文字:2600字阅读时间:8分钟前言Numpy中的常用常常用于按照某种概率统计规则来产生,在器学习和深度学习中,我们常常需要使用对一些参进行初始化,而且在一些深度学习框架中 ,为了方便我将这些分成两个部分:用于产生固定区间范围的,称为基本;用于按照某些分布概率统计规则来产生的,称为分布;01基本random.rand(d0, d1, . 小结▲基本小结 02常用的分布 random.randn(d0, d1, ..., dn),产生标准正太分布(normal)分布的randn用于产生标准正太分布的,其中参 = 1.0, size = None),产生正态分布normal产生正态分布的,其中:参loc对应学中的期望μ,μ是正态分布的位置参,描述正态分布集中趋势位置,与μ邻近的概率值越大 random.uniform(low = 0.0, high = 1.0, size = None),产生均匀分布的uniform在指定1.253105912177019 ]小结 分布的有很多

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    numpy中生成的几种常用

    1、使用numpy生成的几种方式1)生成指定形状的0-1之间的:np.random.random()和np.random.rand()array1 = np.random.random((3 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3,4), dtype=np.int32)display(array11)② 结果如下 3)与正态分布有关的几个 :np.random.randn()和np.random.normal()np.random.randn 生成服从均值为0,标准差为1的标准正态分布;np.random.normal 生成指定均值和标准差的正态分布 --array8 = np.random.normal(loc=2,scale=0.5,size=6).reshape(2,3)display(array8)① 结果如下 ② 区别如下 4)均匀分布 ,生成;① np.random.choice()的用法说明d = np.random.choice(, p=)display(d)说明:上述第一个参表示的是组,第二个参表示的是概率值

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    和伪生成器

    几个问题为什么需要?伪伪在哪里?为何要采用伪代替?这种代替是否有不利影响?如何产生(伪)? 以下内容将围绕这几个问题依次说明。2. 也就是说,在蒙特卡洛方法中,起到了至关重要的作用。4.“伪” 既然叫做“伪”,那么这个过程显然就不是的了。尽管其表现形式可能比较,但其实际上是一确定性的过程。 ,那么变量?服从?。也就是说,通过均匀分布,可以得到满足其他分布的。5. 问题 为何要采用伪代替? 简单,我们基本上不可能采用计算产生无穷多的真,而伪在特定准则下和真具有相同的性质,而且容易产生任意多的伪。 这种代替是否有不利影响? 当然,在一些特殊的情况下,也可以自己写发生器。更多的情况是,程序包中的不能够产生我们所需要的,但我们可以通过已知分布的序列产生我们所需要分布的序列。

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