python入门教程2[Python标准库]random——伪随机数生成器（二）
采样
        很多模拟需要从大量输入值中得到随机样本。sample() 函数可以生成无重复值的样本，且不会修改输入序列。下面的例子会打印系统字典中单词的一个随机样本。
import randomwith open('/usr/share/dict/words', 'rt') as f:    words = f.readlines()words = [ w.rstrip() for w in words ]for w in random.sample(words, 5):    print w
        生成结果集的算法会考虑输入的规模和所请求的样本，从而尽可能高效地生成结果。
多个并发生成器
苹果isalpha函数怎么用        除了模块级函数，random 还包括一个 Random 类来管理多个随机数生成器的内部状态。之前介绍的所有函数都可以作为 Random 实例的方法得到，而且各个实例可以单独初始化和使用，而不会与其他实例返回的值相互干扰。
import randomimport timeprint 'Default initializion:\n'r1 = random.Random()r2 = random.Random()for i in xrange(3):    print '%04.3f  %04.3f' % (r1.random(), r2.random())print '\nSame seed:\n'seed = time.time()r1 = random.Random(seed)r2 = random.Random(seed)for i in xrange(3):    print '%04.3f %04.3f' % (r1.random(), r2.random()
setup utility设置开机启动)
        如果系统上设置了很好的内置随机值种子，不同实例会有唯一的初始状态。不过，如果没有一个好的平台随机值生成器，不同实例往往会用当前时间作为种子，因此会生成相同的值。
        为了确保生成器从随机周期的不同部分生成值，可以使用 jumpahead() 调整其中一个生成器的初始状态。
import randomimport timer1 = random.Random()r2 = random.Random()# Force r2 to a different part of the random period than r1.r2.state())r2.jumpahead(1024)for i in xrange(3):    print '%04.3f  %04.3f' % (r1.random(), r2.random())
        jumpahead() 的参数应当是基于各生成器所需值个数的一个非负整数。生成器的内部状态根据这个输入值调整，但并不只是按给定的步数递增。无功补偿是指
SystemRandom
        有些操作系统提供了一个随机数生成器，可以访问更多能够引入生成器的信息源。random 通过 SystemRandom 类提供了这个特性，这个类与 Random 的 API 相同，不过使用 os.urandom() 生成值，这构成了所有其他算法的基础。
import randomimport timeprint 'Default initializion:\n'r1 = random.SystemRandom()r2 = random.SystemRandom()for i in xrange(3):    print '%04.3f  %04.3f' % (r1.random(), r2.random())print '\nSame seed:\n'seed = time.time()r1 = random.SystemRandom(seed)r2 = random.SystemRandom(seed)for i in xrange(3):    print '%04.3f %04.3f' % (r1.random(), r2.random())
matlab耦合函数图像        SystemRandom 产生的序列是不可再生的，因为其随机性来自系统，而不是来自软件状态（实际上，seed() 和 setstate() 根本不起作用）。
非均匀分布
        random() 生成的值为均匀分布，这对于很多用途来说非常有用，不过，另外一些分布可以更准确地对特定情况建模。random 模块还包含一些函数来生成这样一些分布的值。这里将列出这些分布，但是并不打算详细介绍，因为它们往往只在特定条件下使用，而且需要更复杂的例子来说明。
        1. 正态分布
        正态分布（normal distribution）常用于非均匀的连续值，如梯度、高度、重量等等。正态分布产生的曲线有一个独特形状，所以被昵称为“钟形曲线”。random 包含两个函数可
以生成正态分布的值，分别是 normalvariate() 和稍快一些的 gauss()。（正态分布也称为高斯分布）
        还有一个相关的函数 lognormvariate()，它可以生成对数呈正态分布的伪随机值。对数正态分布适用于多个不交互随机变量的积。
        2. 近似分布
        三角分布用于小样本的近似分布。三角分布的“曲线”中，低点在已知的最小和最大值，在模式值处有一个高点，这要根据“最接近”的结果（由 trianglar() 的模式参数反映）来估计。
        3. 指数分布
        expovariate() 可以生成一个指数分布，这对于模拟到达或间隔时间值用于齐次泊松过程会很有用，如放射衰变速度或到达 Web 服务器的请求。
        很多可观察的现象都适用帕累托分布或幂律分布，这个分布因 Chris Anderson 的“长尾效应”而普及。paretovariate() 函数对于模拟资源分配很有用（人的财富、音乐家的需求、对博客的关注，等等）。
        4. 角分布
switch怎么设置语句用法
        米塞斯分布或圆正态分布（由 vonmisesvariate() 生成）用于计算周期值的概率，如角度，日历日期和时间。
        5. 大小分布
        betavariate() 生成 Beta 分布的值，常用于贝叶斯统计和应用，如任务持续时间建模。
        gammavariate() 生成的伽玛分布用于对事物的大小建模，如等待时间、雨量和计算错误。
        weibullvariate() 计算的韦伯分布用于故障分析、工业工程和天气预报。它描述了粒子或其他离散对象的大小分布。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。