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JS - 生成随机数的方法汇总(不同范围、类型的随机数)

一、随机浮点数的生成 1,生成 [ 0, 1 ) 范围内的随机数(大于等于0,小于1) (1)使用 random() 方法可以返回一个介于 0 ~ 1 之间的伪随机数(包括 0,不包括 1)。...Math.random() (2)下面是一个测试样例 var random = Math.random(); console.log(random); 2,生成 [ n, m ) 范围内的随机数(大于等于...[n,m]、(n,m)、(n,m] 范围内的随机数 因为 random 的特点,要取得这几个区间内的浮点数稍微麻烦些,需要借助一些判断才能满足要求。...//取得[n,m]范围随机数 function fullClose(n,m) { var result = Math.random()*(m+1-n)+n; while(result>m)...{ result = Math.random()*(m+1-n)+n; } return result; } //取得(n,m)范围随机数 function fullOpen

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js中Math.random()生成指定范围数值的随机数

Math.random函数就不像php的rand函数一样可以生成指数范围的数据了,math.random只是生成了一个伪随机数,之后还要经过我们处理才行哦。...今天有又网友问到我 JavaScript 怎么生成指定范围数值随机数。Math.random() 这个方法相信大家都知道,是用来生成随机数的。...不过一般的参考手册时却没有说明如何用这个方法来生成指定范围内的随机数。这次我就来详细的介绍一下Math.random(),以及如何用它来生成制定范围内的随机数。...> // 输出: 0.15246391076246546 如何生成指定范围值的随机数 看完w3school的教程,应该知道Math.random()方法的基本用法了。...生成指定范围数值随机数 所以,如果你希望生成1到任意值的随机数,公式就是这样的: // max - 期望的最大值 parseInt(Math.random()*max,10)+1; Math.floor

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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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    【C语言】rand()函数(如何生成指定范围随机数)

    rand函数(rand()会返回一个范围在0到RAND_MAX(32767)之间的伪随机数(整数)。...二.与time函数结合生成随机数 在调用rand()函数之前,可以使用srand()函数设置随机数种子,如果没有设置随机数种子,rand()函数在调用时,自动设计随机数种子为1。...注:一次程序运行只需要使用srand函数确定一次入口就行,如果每次随机数的生成都依赖srand则可能会因为生成时间相近而导致生成的随机数相近甚至相同。...三.与取模结合生成指定范围随机数 有时我们需要生成的随机数的范围需要是0-99,又或是类似于100-200这种。...如:要生成0-99的随机数 num1=rand()%100; 生成100-200的随机数 num2=rand()%101+100 生成1800-1950的随机数 num3=rand()%151+1800

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    js随机数生成器的扩展

    ()*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数生成器扩展个几倍,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数生成器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...刚刚好就是最完美的,如果目标生成器是质数,就让拒绝采样次数尽量少,也就是尽量靠近目标。这种随机数扩展, 套路就是超过的拒绝采样,不足的利用加法和乘法使得刚刚好到目标范围或者超过目标

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    python如何生成随机数_Python生成50个随机数

    使用 random 包生成随机数 2. 使用 numpy 包生成随机数 3. 使用 scipy 包生成随机数 1....使用 random 包生成随机数 可以生成 均匀分布, 高斯分布,(包括正态分布) 指数分布,(与泊松分布有区别:泊松分布表示一段时间发生多少次,而指数分布表示两次发生的时间间隔) 贝塔分布,...例如: (1) 生成 [1, 10] 内的均匀分布随机数 import random random.uniform(1, 10) Out[29]: 9.79867265758995 (2) 生成 [1...使用 numpy 包生成随机数 numpy 包的 random 方法基本支持所有分布,并且能够一次生成多行多列的随机数....使用 scipy 包生成随机数 用 scipy 包不同分布函数自带的 rvs 生成随机数,例如,生成一个正态分布的 2 行 2 列随机数,均值为 5, 标准差为 1: >>> import scipy.stats

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