用python生成随机数的几种方法
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发布时间:2022-04-24 07:24
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热心网友
时间:2022-04-06 01:45
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。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数,由于逻辑非参简单,所有直接贴上代码如下:
import numpy as np# 定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale):""":param loc: 正态分布的均值:param scale: 正态分布的标准差:return:从正态分布中产生的随机数"""# 正态分布中的随机数生成number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调用n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2)# 打印结果print(n)# 结果:3.275192443463058
2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候,要事先知道均匀分布的下界和上界,然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。
import numpy as np# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产生的随机数"""# 均匀分布的随机数生成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调用n = get_uniform_random_number(low=2, high=4)# 打印结果print(n)# 结果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数,比如已知盒子中每种颜色的球的比例,猜测下一次取出的球的颜色。在这里介绍的问题和上面的例子相似,要求给定一个概率列表,从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数,分两部分讨论。
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 npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产生的随机数"""# 均匀分布的随机数生成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list):""":param number_list:数字列表:param pro_list:数字对应的概率列表:return:按概率从数字列表中抽取的数字"""# 用均匀分布中的样本值来模拟概率x = random.uniform(0, 1)# 累积概率cum_pro = 0.0# 将可迭代对象打包成元组列表for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):cum_pro += number_proif x < cum_pro:# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 数字列表num_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 对应的概率列表pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]# 函数调用n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)# 打印结果print(n)# 结果:1
3.2 按照指定概率从区间列表中的某个区间内生成随机数
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?这里我们通过两次使用均匀分布达到目的,代码如下:
import numpy as npimport random# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产生的随机数"""# 均匀分布的随机数生成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 定义从一个数字列表中以一定的概率取出对应区间中数字的函数def get_number_by_pro(number_list, pro_list):""":param number_list:数字列表:param pro_list:数字对应的概率列表:return:按概率从数字列表中抽取的数字"""# 用均匀分布中的样本值来模拟概率x = random.uniform(0, 1)# 累积概率cum_pro = 0.0# 将可迭代对象打包成元组列表for number, number_pro in zip(number_list, pro_list):cum_pro += number_proif x < cum_pro:# 从区间[number. number - 1]上随机抽取一个值num = get_uniform_random_number(number, number - 1)# 返回值return num# 主模块if __name__ == "__main__":# 数字列表num_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 对应的概率列表pr_list = [0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.1]# 函数调用n = get_number_by_pro(number_list=num_list, pro_list=pr_list)# 打印结果print(n)# 结果:3.49683787011193
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时间:2022-04-06 03:03
random模块
Python Numpy 随机数生成常用方法
1)均匀分布随机数 使用 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 可以生成在 [0, 1) 区间的均匀分布随机数,其中 d0, d1, ..., dn 表示生成随机数的维度。使用示例:numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) 则用于生成指定范围的随机整数。2)正态分布随机数 numpy....
Python中生成随机数的6种用法及实例演示
本文将深入探讨Python中random模块的六种常用生成随机数的方法,并通过实例演示其应用。首先,了解random模块的基础概念并导入,如需生成0到1之间的随机浮点数,需通过random()函数,如random.random()所示。为了直观理解,我们先来看一个实际案例。例如,如果在班级中随机抽取一个学号,可以使用randint函数传...
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1、使用random模块生成随机数 Python中有一个名为random的内置模块,可以用于生成随机数。这个模块提供了多个函数来生成不同类型的随机数。例如:'''python import random 生成一个1到10之间的随机整数 x=random.randint(1,10)print(x)'''这个程序会生成一个1到10之间的随机整数并将其打印到控制台上。
用python生成随机数的几种方法
high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产生的随机数"""# 均匀分布的随机数生成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调用n = get_uniform_random_number(low=2, ...
python中怎么生成均匀分布的随机数?
可以使用以下代码:python import random random.uniform(1, 10)执行这段代码,将输出一个位于1到10之间的随机浮点数。在学习Python时,了解生成均匀分布随机数的方法对于进行统计分析、模拟实验和随机算法设计至关重要。通过合理使用`uniform()`函数,可以有效地实现各种应用需求。
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过程如图所示:获取1~100以内的随机数有两种方法:方法1:可以通过Math类中的random方法获取随机数,再乘以100加1,然后转换为int类型即可。方法2:可以通过Random类中的nextInt方法获取随机数。
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1、可以使用while函数,对随机进行循环 2、直接在随机数中去掉170这个值
python基础2:随机数生成—random模块、numpy中的random函数
在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径,一是random模块,另一个是numpy库中random函数。在我们日常使用中,如果是为了得到随机的单个数,多考虑random模块;如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵,就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数 一、random模块 二、numpy库中ran...
python如何一次性取出多个随机数
random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。(3)随机取多个数,random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数。(4)也可以用randint方法做到,从0~9中随机产生4个互不相等的数。
python随机数模块怎么导入
python随机数模板导入生成的方法:1、使用“import random”调用random模块 2、使用“random.randint()”可以产生随机数,例如:“random.randint(1,10)”就产生一个1到10的随机数随机数了 示例如下:更多Python知识,请关注:Python自学网!!