真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随
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2024-05-15 03:55:28
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0-1等概率问题 问题描述一个随机数产生器以概率P生成0，以概率(1-P)生成1，怎样生成等概率的0和1？ 主要思路如果用这个产生器产生两个位，出现00的概率为P^2，出现01的概率为P(1-P)，出现10的概率为P(1-P)，而出现11的概率为(1-P)^2。故而可以用10表示1,01表示0，从而保证生成0和1的概率是相同的。 代码实现int generate01(int (*func)()
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2024-08-11 15:29:50
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# 如何在Python中按概率生成随机数
在这篇文章中，我们将一起学习如何在Python中实现按概率生成随机数，尤其适合刚入门的小白。按概率选择随机数是一种常见的需求，比如在游戏开发、推荐系统、随机抽奖等场景中均会用到。
## 流程概述
我们可以将这个过程分为几个主要步骤。以下是按步骤展示的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需要生成的随
原创
2024-10-27 03:43:04
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本文重点：伪随机数生成线性同余生成法（Linear Congruential Generator ,LCG）进位乘数法（Multiply With Carry,MWC）梅森旋转算法蒙特卡洛方法伪随机数生成算法的概念要理解伪随机数生成算法需要先了解几个重要概念种子（seed）“种子”决定了你会得到什么样的随机数序列，同时也决定了内部状态的初始值。对于给定的种子，你总会得到相同的随机数序列；而另一方面
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2024-10-09 12:46:22
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# Python按概率生成随机数的实现方法
## 介绍
在开发过程中，我们经常会遇到需要按照一定的概率生成随机数的情况，比如抽奖、游戏设计等。本文将介绍如何使用Python实现按照给定概率生成随机数的方法。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤，我们将使用Python中的`random`模块来实现。
|步骤|操作|
|---|---|
|1|定义随机数的范围|
|2|计算每个数字的生成概
原创
2023-08-31 11:59:21
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## 生成不同概率的随机数
### 概述
在编程中，生成随机数是非常常见的需求之一。通常情况下，我们可以使用Python的`random`模块生成均匀分布的随机数。但有时候，我们需要生成不同概率的随机数，以满足特定的业务需求。本文将介绍如何在Python中实现不同概率生成随机数的功能。
### 整体流程
为了帮助你更好地理解生成不同概率的随机数的实现过程，下面是一个整体流程的表格，展示了实
原创
2023-08-26 08:09:33
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生成随机数的概率是Python编程中一个常见的问题。对于刚入行的小白来说，可能会感到困惑，不知道如何实现这个功能。作为一名经验丰富的开发者，我将为他提供指导和解答。
为了更好地引导小白理解和掌握生成随机数的概率，我将按照以下步骤进行讲解：
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> InputData
InputData --> Gen
原创
2024-01-08 07:47:13
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# 使用概率分布函数生成随机数
在编程中，我们经常需要生成随机数。而有时候我们并不希望生成完全随机的数，而是希望按照某种特定的分布来生成随机数，比如正态分布、均匀分布等。在Java中，我们可以使用概率分布函数来生成符合我们要求的随机数。
## 什么是概率分布函数
概率分布函数是描述随机变量取值概率的函数。常见的概率分布包括正态分布、均匀分布、指数分布等。这些分布函数可以帮助我们生成符合特定概
原创
2024-07-03 05:45:13
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前言对于随机数平时我们还是比较常用的，一般都会直接通过各种语言原生自带的随机函数，比如 c++ 中有random()函数，java 中有 Random 类，python 有 random 模块等等。都能很方便生成随机变量，但它们有一个特点，那就是都服从均匀分布，而有些场景需要要生成不同分布的随机变量。随机变量随机变量即随机函数，通过该函数能生成每个可能事件对应的一个值。比如我们掷骰子，每次按一定的
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2024-06-25 09:21:58
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解释关键词：概率分布:离散概率分布和连续概率分布随机变量：量化的随机世界的函数分布：数据在统计图中的形状概率分布：用统计图来表示随机变量所有可能的结果和对应结果发生的概率 离散的概率计算是体积； 连续的概率计算是面积一、离散概率分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布（1）伯努利分布伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”
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2023-12-02 22:15:43
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一、统计概率1.1 随机变量（通常用大写字母表示）量化随机事件的函数，将随机事件可能出现的结果赋予了一个数字。 1.2 概率分布概率分布=随机变量+概率+分布（在统计图中的形状）；Python实现：科学计算SciPy的stats模块；#anaconda prompt下安装scipy包
conda install scipy
#导入包，统计计算包的统计模块
import scipy.st
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2023-09-28 11:39:59
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一、学习概率分布有什么用?很多现实中的分布都来自几种概率分布。对个人生活和工作选择非常有帮助。知道某件事发生的概率对我们作出数据分析决策很有帮助。有时候计算概率很简单，有时候计算概率很复杂，概率分布是帮助我们解决特定问题下的万能模版。在经济学习领域，概率分布对于数据的认识有非常重要的作用，不管是有效数据还是噪音数据，如果知道了数据集分布，在机器学习算法选择和建模过程有很大帮助。二、概率分布1.理解
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2023-08-04 19:22:08
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# R语言生成离散均匀分布随机数的基础与应用
## 什么是离散均匀分布？
离散均匀分布是一种概率分布，指在有限的离散样本空间中，每个可能的结果具有相同的发生概率。例如，在掷骰子的过程中，1到6的每个数字都有相同的概率出现，即1/6。它广泛应用于各种随机抽样、模拟和统计分析中。
## R语言简介
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它提供了丰富的包和函数，可以方便地进行各种统计操
Python数据分析入门日记Day5——科学技术库Numpy：生成随机数今天学习了在Numpy中生成随机数，主要运用到random模块，这是关于学习Python科学数据库Numpy的最后一天啦，内容很轻松。1、random.rand()利用random.rand()函数，可以生成在0~1范围内满足均匀分布的随机数。在“()”中输入数字4，将生成4个数字，满足均匀分布。若要生成满足均匀分布的二维数组
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2023-08-26 13:29:16
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1)生成随机数import numpy as np #导入库
random3 = numpy.random.randn(10000) #随机生成10000个服从正态分布的随机数2)结果验证import seaborn as sns #使用seaborn 库画直方图验证结果
sns.set_palette("hls") #设置所有图的颜色，使用hls色彩空间
sns.distplot(random3
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2023-07-01 01:39:21
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# Python随机数概率实现
## 简介
在Python编程中，生成随机数并按照一定概率分布是一个常见的需求。本文将向你介绍如何使用Python实现随机数的概率分布，并向你展示整个实现流程。
## 实现流程
下面是实现这个任务的流程图。
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[生成随机数]
B --> C[定义概率分布]
C --> D[计算累计概率]
D -->
原创
2023-08-23 12:44:56
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一般我们都称计算机给的随机数为伪随机数，因为它们都不是真的随机的。你可能更愿意相信这些情况。即使他们是随机的，它们也在等待着我们的指示。当然也的确有些特定的方法，来生成它们。但我们可以联想到某个黑盒或我们的面包机，而这是个随机数生成器。于是你找到这个生成器说，嘿 生成器你发出一个信息，我得到了这个信息就是 下一个随机数。而它会返回一个于你来说随机的数，然后你说
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2023-08-31 08:04:25
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# 生成指定概率的随机数
在Python中，我们经常需要生成随机数，但有时候我们希望这些随机数遵循特定的概率分布。本文将介绍如何在Python中生成指定概率的随机数，以及如何应用这些随机数。
## 什么是概率分布？
在统计学和概率论中，概率分布描述了随机变量在不同取值上的概率分布情况。常见的概率分布包括均匀分布、正态分布、泊松分布等。生成指定概率的随机数就是根据这些概率分布生成符合特定概率规
原创
2024-02-25 07:52:35
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目录一、前言二、正文1.函数介绍2.代码解析 三、总结一、前言在上篇博文中，我们实现了问卷星的单选功能，对于多选的功能，需要学习一下这篇博文的内容。二、正文1.函数介绍①random模块中的random.randint()函数 random.randint(m, n)表示返回一个[m,n]的随机整数。②函数sort()用于列表中元素的排列，不写任何参数则会将列表
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2023-08-04 15:24:55
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目录 1. random模块1.1 设置随机种子1.2 random模块中的方法1.3 使用：生成整形随机数1.3 使用：生成序列随机数1.4 使用：生成随机实值分布2. numpy.random2.1 Utility functions：实用方法2.2 Compatibility functions：兼容方法Reference 今天在一个公众号上看到了一篇有关Python基础的文章，其
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2023-09-05 08:55:06
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