随机数

C++中的随机数（伪随机）产生不像其他语言直接通过Random函数生成，需要使用 cstdlib库中rand()函数。 产生 [a,n) 的随机数通用公式：a + rand() % n；其中的a是起始值，n是整数的范围。 一般为了产生不重复的随机数，会使用srand()函数设置种子，会以时间为种子。 srand((int)time(0));//产生随机数种子，srand()函数 例1 void Bank::Setaccount() { srand((int)time(0));//产生随机数种子，srand()函数 long tempcard = 0; for(int i = 0; i < 11; i++){ tempcard += tempcard*10 + rand() % 10;//要取得[0,n) 就是rand() %n 表示 从0到n-1的数 /*其他的随机数的范围通式 产生一定范围随机数的通用表示公式是： 要取得[0,n) 就是rand（）%n 表示 从0到n-1的数 要取得[a,b)的随机整数，使用(rand() % (b-a))+ a; 要取得[a,b]的随机整数，使用(rand() % (b-a+1))+ a; 要取得(a,b]的随机整数，使用(rand() % (b-a))+ a + 1; 通用公式:a + rand() % n；其中的a是起始值，n是整数的范围。

我们来看一个实例： 有一个一维数组，一共有10个元素，如何生成非负随机数来填充这个数组。 也就是说，我们如何生成10个不重复的非负数。如果我们直接用随机数的方式来做，肯定不行。 因为，理论上来讲，无论如何，这10个数，始终存在重复数的可能，只是概率的高低而已。 那么，我们如何生成真正不重复随机数了？ 我这里的原理是这样： 1.设定一个数组，用来保存原始的非负数，这个数组的大小可以根据需要进行设定。这里设定为100，数组名为intTempArr。再设定一个数组，用来保存生成的无重复随机数，我们设定为：intArr，大小为10。 2.循环填充数组intTempArr，intTempArr中的数字为非负数，且不重复。我们设定intTempArr中的数字为：101-200。 2.随机生成一个在以上数组大小范围内的非负数(我们设定为：temp。也就是说随机生成一个数的范围为：0-99。 3.用以上的随机数temp为索引，得到数组intTempArr[temp]的值，我们设定为：tempValue。 4.将tempValue赋值给intArr，从数组intTempArr中删除值为tempValue的元素，也就是删除索引为temp的值。这样，下次生成随机数时，这个数字就永远也不会出现了。 5.重复以上2,3步，我们就可以实现无重复的随机数了。 下面是代码： 代码 public void

我们知道 Random random = new Random() 中可能会获取到重复的随机数 那么假设要获取1到33之间的六个不重复随机数应该怎么做呢？ 首先定义一个数字数组存储1到33 int[ ] redBall = new int[33[; for(int i = 0;i<redBall.length;i++){ 　　redBall[i] = i+1; } int[ ] redNumber = new int[6]; //存储六个随机数的实际数组 int index = -1; //通过随机数字数组下标获取随机数 for(int i = 0;i<redNumber.length;i++){ 　　index = random.nextInt(redBall.length-i); //每次获取数字数组长度-i的随机数，比如第一次循环为33第二次为32， 　　redNumber[i] = redBall[index]; //把数字数组随机下标的值赋给实际数组 　　int temp = redBall[index]; //定义一个变量暂存下标为index时的值 　　redBall[index] = redBall[redBall.length-1-i]; //把下标为index的值与数组下标最后的值交换 　　redBall[redBall.length-1-i] = temp; /

//获取count个不大于maxNumber的整数，所有整数不重复。当然，count必须小于等于maxNumber static List< int > GetRandomArray( int maxNumber, int count) { List< int > list = new List< int >(); //保存取出的随机数 int [] array= new int [maxNumber]; //定义初始数组 for ( int i = 0; i < maxNumber; i++) //给数组元素赋值 array[i] = i + 1; Random rnd = new Random(); for ( int j = 0; j < count; j++) { int index = rnd.Next(j,maxNumber); //生成一个随机数，作为数组下标 int temp = array[index]; //从数组中取出index为下标的数 list.Add(temp); //将取出的数添加到list中 array[index] = array[j]; //将下标为j的数交换到index位置 array[j] = temp; //将取出的数交换到j的位置 } return list; } 来源： https://www.cnblogs.com/zzxap

概率和数理统计是大学数学的重要内容，无论是在科学研究还是在工程实际中都有着非常广泛的应用。在MATLAB中，提供了专门的统计工具箱Staticstics，该工具箱有几百个专用于求解概率和数理统计问题的函数。本章将详细的介绍随机数的产生，随机变量的概率密度函数和数字特征，以及假设检验、方差分析和统计绘图等。 0.随机数 随机数的产生是概率统计的基础，概率论和数理统计就是对各种样本数据进行分析。在MATLAB中，各种样本数据可以用一些经典的随机分布数来表示。下面对常用的二项分布、均匀分布、指数分布、正态分布等随机数据进行详细的介绍。 <1>二项分布随机分布 在MATLAB中，使用函数binornd()产生二项分布的随机数据。该函数的的调用方式如下：R=binornd(N,P):在该函数中N和P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N和P的二项分布随机数。R=binornd(N,P,M):在该函数中参数M指定随机数的个数，与返回结果R同维数。 <2>泊松分布 在MATLAB中，使用函数poissrnd()产生泊松分布的随机数据。该函数的调用方式如下：R=poissrnd(LAMBDA):在该函数中LAMBDA为泊松分布的参数，返回服从参数为LAMBDA的泊松分布随机数，其中R与LAMBDA维数相同。R=poissrnd(LAMBDA,M,N):在该函数中LAMBDA为泊松分布的参数

random.random()---随机生成0到1的小数 random.randint（x，y）---随机生成x到y的整数，闭区间，包含两端 random.uniform(a，b)---随机生成a到b的浮点数，闭区间，包含两端 使用随机数模块生成一个5到10之间的浮点数，输出到控制台 import random a1 = random.random() a2 = random.randint(5, 9) number = a2 + a1 print(number) # 扩展:实现方式:random.uniform() print(random.uniform(5, 10)) 来源： https://www.cnblogs.com/erchun/p/12288399.html

这个作业属于哪个课程 C语言程序设计 这个作业要求在哪里 C语言寒假大作战03 这个作业的目标 使用上次作业的菜单框架，并在其基础上增加各年级题目操作函数 参考文献 随机数rand 2.2.2 设计思路和遇到的问题 刚开始时对rand函数比较蒙，但后来查看了关于rand函数的相关概念和使用的方法及例子，才逐渐理解了 调用srand(time(NULL))设置随机数种子。 调用rand函数获取一个或一系列随机数。 2.2.3 程序结果截图 2.2.4 程序代码 2.2.5 Gitee上传截图与链接 Gitte链接 20199476 来源： https://www.cnblogs.com/1bing/p/12273511.html

Numpy是 Numerical Python 的简称，是Python中高性能科学计算和数据分析的基础包。Numpy提供了一个多维数组类型ndarray，它具有矢量算术运算和复杂广播的能力，可以实现快速的计算并且能节省存储空间。在使用Python调用飞桨API完成深度学习任务的过程中， 通常会使用Numpy实现数据预处理和一些模型指标的计算 ，飞桨中的Tensor数据可以很方便的和ndarray数组进行相互转换。 在这一节将介绍以下内容： 基础数据结构ndarray数组 随机数numpy.random 线性代数numpy.linalg Numpy保存和导入文件 应用举例 基础数据结构ndarray数组 ndarray数组是Numpy中的基础数据结构式，这一小节将从以下几个方面展开进行介绍： 为什么引入ndarray数组 如何创建ndarray数组 ndarray数组的基本运算 ndarray数组的切片和索引 ndarray数组的统计运算 为什么引入ndarray数组 在Python中使用list列表可以非常灵活的处理多个元素的操作，但是其效率却比较低。ndarray数组相比于Python中的list列表具有以下特点： ndarray数组中所有元素的数据类型是相同的，数据地址是连续的，批量操作数组元素时速度更快；list列表中元素的数据类型可以不同，需要通过寻址方式找到下一个元素

Java绘制正态分布统计图 1.正态分布 正态分布（Normal distribution），又名高斯分布（Gaussian distribution），它在数学等工程领域中使用较为频繁的一种概率分布，尤其在统计学上有着重大的影响力。统计后的正态曲线呈钟型（两边低，中间高），如下图所示（图片来源百度百家号http://baijiahao.baidu.com/）： 2.生成正态分布数据并统计 在做开发的过程中，我们往往要模拟出一些正态分布的数据，统计后进行图表绘制。使用Java模拟正态分布是一件非常容易的事情，随机数类Random的nextGaussian方法提供。 nextGaussian方法返回一个随机double类型数据，我们可以用一个数据容器存储该方法生成的若干个随机数。这些随机数会以0为基准随机生成正态分布的double数值，这些数值的均值接近0。在下面的程序示例中，我们利用nextGaussian生成若干个随机数，然后进行分组统计，最后在控制台上输出统计图表。 控制台输出正态分布统计图 01. import java . util . ArrayList ; 02. import java . util . Comparator ; 03. import java . util . HashMap ; 04. import java . util . Map ; 05.

传送门：P1059 明明的随机数 题目描述 明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查，为了实验的客观性，他先用计算机生成了N个1到1000之间的随机整数(N≤100)，对于其中重复的数字，只保留一个，把其余相同的数去掉，不同的数对应着不同的学生的学号。然后再把这些数从小到大排序，按照排好的顺序去找同学做调查。请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作。 输入格式 输入有两行，第1行为1个正整数，表示所生成的随机数的个数N 第2行有N个用空格隔开的正整数，为所产生的随机数。 输出格式 输出也是两行，第1行为1个正整数M，表示不相同的随机数的个数。 第2行为M个用空格隔开的正整数，为从小到大排好序的不相同的随机数。 输入输出样例 输入 10 20 40 32 67 40 20 89 300 400 15 输出 8 15 20 32 40 67 89 300 400 题解一： 其实这题用STL中的set（集合）做是再简单不过了 set，顾名思义，就是数学上的集合——每个元素最多只出现一次，并且set中的元素已经从小到大排好序。 头文件：#include < set > 常用操作 ： begin() 　　 返回set容器的第一个元素的 地址 end() 　　　　 返回set容器的最后一个元素 地址 clear() 　　 删除set容器中的所有的元素 empty()