这是我的测试代码(Python 3.2)
import random
def singleMatch():
a = random.randint(1, 5050)
b = random.randint(1, 5050-a)
c = 5050-a-b
h = [a, b, c]
print(h)
computer = [841, 842, 3367]
score = 0
for i, j in zip(computer, h):
if i > j:
score = score +
我刚刚开始使用Theano,我想知道为什么第一次在gpu上创建共享变量似乎会影响numpy的随机数生成器。有时,这个初始的创建似乎提前了随机数生成器。
在这段代码中,我探索了以下测试用例:
import numpy
import theano
from theano.compile.sharedvalue import shared
import theano.sandbox.cuda as tcn
def make_cpu_shared():
#Create, but don't return/use shared variable on cpu
shared(t
This previous SO question考虑将均匀分布转换为正态分布。 对于蒙特卡罗模拟,我不仅需要正态(高斯),而且需要一些计算高效的方法来从"fat-tailed"或heavy-tailed分布生成大量样本,使用给定的(64位或双精度)均匀RNG作为输入。这些分布的例子包括:对数正态分布、帕累托分布、学生分布和柯西分布。 使用逆CDF是可以接受的,给出了根据需要计算逆CDF的计算效率的方法。 该标记用于独立于语言的算法,但所需的实现是用于基本的过程化编程语言(C、Basic、过程化Swift、Python、et.al。)
如果没有python的内部或外部库的帮助,如何可视化在python中生成的随机数?
这是我正在尝试的代码
def random(x,y):
from time import time
r = time() - float(str(time()).split('.')[0])
random = r*(x-y)+y
return random
random(23,53)
我尝试在N循环中生成不同的随机顺序,但python似乎生成相同的顺序。下面的代码是否按照我的预期正确编写?
import random
import time
def funcA():
nodeCount = 10
order = range(0, nodeCount)
random.seed(0x87654321)
random.shuffle(order)
print("Shuffle order - ")
print(order)
if __name__ =
对于学校,我们必须在python中创建一个程序,在这个程序中我们生成一个给定数量的随机数,你可以根据什么乘法来选择。我尝试了这段代码(这将显示我的列表是空的),但是我想知道在python中是否有一个特定的函数,因为我似乎找不出如何做到这一点。
此外,我们不能使用任何其他函数,只有randint()
from random import randint
list = []
aantal = int(input("Hoeveel random getallen wilt u? "))
veelvoud = int(input("Welke veelvoud? ")
我有一个T代码,我想用Python运行一些模拟。有一个包含随机函数的代码,我不知道如何复制它。
当我在SQL中有RAND()时,我只在Python中使用这个:
import random as random
print random.random()
但是,我还有这样的代码:RAND(CHECKSUM(NEWID()))
我想,它是用于RAND函数中的某种种子。但是,我如何在Python中复制相同的东西,以获得尽可能接近的结果呢?
我想用python构建一个小程序,计算随机数被一个数整除的概率。
在C语言中,我将创建一个包含数字的数组,并循环遍历它们,将一个数组添加到另一个将存储这些概率之和的数组中。
我尝试在python中使用元组来做这件事,但是我不能改变它们的值。那么,最简单的方法是什么呢?
代码如下:
primes = (2,3,5,7,11,13,17,19,23,29)
numbers =(0,0,0,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0)
for number in range(2,10000):
for div in primes:
x = 0
if(number
这可能是一个简单的任务,但我不知道如何在Python中实现这一点。
我有一个for循环在Python中的索引上执行。我有一个唯一的值,它是在循环遍历for循环的每个迭代中定义的。
我想得到下一个或上一个for循环唯一值的值。例如,我有:
counter = 0
for rect in rects:
randomnumber = random.randint(1,101)
if counter < len(rects)-1:
if rects[counter] - rects[counter+1]
pastrand = {get r
我试图在C++11中得到平均和西格玛的高斯分布,我已经成功地将C++转换成C++,但我对初始化随机生成器的方式有疑问。我是否需要在调用中调用random_device()和mt19937()来获得一个发行版,还是只需要静态地调用它们一次,然后一直重复使用它们?保留代码的成本是多少?
# Python
# random.gauss(mu, sigma)
# Gaussian distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation.
import random
result = random.gauss(mu, si
我在发帖之前做了一些研究,但似乎迷失了方向(在编码方面不是很有经验)。
我试图用Python生成或计算特定时间间隔的随机数。我不是在寻找完整的代码,我需要帮助使用时间库,如果这是正确的使用。
伪码:
允许python PC计算一个随机数3秒
------> Store the computed generation in a value _(i can handle this)_
然后,我将使用随机生成的值链接访问python列表(该列表也将通过随机数生成自动生成,但我可以计算出来)。
当使用Python并行化CPU密集型任务时,看起来工作进程使用的内存是累积的,而不是释放的。我试着简化这个问题: import numpy as np
from multiprocessing.pool import ThreadPool
def worker(x):
# Bloat the memory footprint of this function
a = x ** x
b = a + x
c = x / b
return hash(c.tobytes())
tasks = (np.random.rand(1000, 1000) f
我只是在学习python,因为我现在正在学习。 我正在检查NIST随机性信标,并解析输出,删除所有字母并将其用作种子来生成随机数,我将这些字母附加到一个数组中,并将该数组保存到一个文件中,但我得到了一个错误。 import numpy as np
import array as arr
import random
import urllib.request
import urllib.parse
import re
url = 'https://beacon.nist.gov/beacon/2.0/pulse/last'
f = urllib.request.urlopen