我一直在尝试使用Python创建一个脚本，该脚本可以让我生成大量点以用于蒙特卡罗方法来计算Pi的估计值。到目前为止我的脚本是这样的:importmathimportrandomrandom.seed()n=10000foriinrange(n):x=random.random()y=random.random()z=(x,y)ifx**2+y**2到目前为止，我能够生成我需要的所有点，但我想得到的是运行脚本时生成的点数，以供以后计算使用。我不是在寻找非常精确的结果，只是一个足够好的估计。任何建议将不胜感激。 最佳答案 如果您正在进行

我猜大多数内置的随机生成器会返回类似这样的内容:[0.0,1.0)所以如果我想要50%的机会，我会使用这样的东西:ifrandom()或类似的东西:ifrandom()感谢您的帮助。 最佳答案 啊，老“.5”的问题。答案如下:如果您要将10件东西分成两部分相等，那么每部分需要5件东西。第一部分0到4，第二部分5-9。所以...是正确的。 关于python-使用随机时，哪种形式返回相同的50%机会？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： htt

我已阅读Slicingalistintonnearly-equal-lengthpartitions[duplicate]的答案问题。这是acceptedanswer:defpartition(lst,n):division=len(lst)/float(n)return[lst[int(round(division*i)):int(round(division*(i+1)))]foriinxrange(n)]我想知道，如何修改这些解决方案以便将项目随机分配给分区而不是增量分配。 最佳答案 调用random.shuffle()在分区

我在使用Python的导入随机函数时遇到问题。似乎importrandom和fromrandomimportrandom正在导入不同的东西。我目前使用的是Python2.7.3Python2.7.3(default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]onwin32Type"copyright","credits"or"license()"formoreinformation.>>>random()Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inrandom()NameError:name'ran

我在GoogleAppEngine环境中工作并使用Python进行编程。我正在创建一个函数，它本质上是生成一个随机数/字母字符串，然后存储到内存缓存中。defgenerate_random_string():#returnarandom6-digitlongstringdefcheck_and_store_to_memcache():randomstring=generate_random_string()#checkagainstmemcache#ifok,thenstorekeyvaluewithanothervalue#ifnotok,rungenerate_random_str

我有一个包含大约3900个元素的列表，我需要随机排列这些元素以生成统计分布。我环顾四周，发现了这个MaximalLengthofListtoShufflewithPythonrandom.shuffle这解释了Python中PRNG的周期是2**19937-1，这导致在无法生成所有列表之前最大长度为2080的列表可能的排列。我只生成列表的300-1000个排列，因此我不太可能生成重复的排列，但是，由于这是生成统计分布，我希望将所有可能的排列作为潜在样本。 最佳答案 有比MT周期更长的PRNG，但很难找到。获得全部3090!组合，你需

我想在a和b之间选择一个随机整数，包括在内。我知道3种方法。然而，他们的表现似乎非常违反直觉:importtimeitt1=timeit.timeit("n=random.randint(0,2)",setup="importrandom",number=100000)t2=timeit.timeit("n=random.choice([0,1,2])",setup="importrandom",number=100000)t3=timeit.timeit("n=random.choice(ar)",setup="importrandom;ar=[0,1,2]",number=1000

我想出了2种方法来生成相对较短的随机字符串-一种更快更简单，另一种更慢，但我认为更随机。是否有一种不太复杂的方法或方式来衡量每种方法的数据如何可能是随机的？我已经尝试压缩输出字符串(通过zlib)，发现数据越真正随机，压缩的就越少，但这并没有证明什么。 最佳答案 您正在使用标准压缩作为无法计算的代理KolmogorovComplexity，这是量化随机性的“正确”数学框架(但不幸的是，它不可计算)。您也可以尝试使用entropy的一些方法如果您愿意对字符串进行某种分布。 关于python

为自己创建一个简单的通行证生成器，我注意到如果我希望我的人口只有数字(0-9)，总共有10个选项，如果我希望我的长度超过10，它不会使用更多的数字然后一次并返回“样本大于总体”错误。是否可以维护代码，但添加/减少代码行使其工作？还是我必须使用随机选择？importstringimportrandomz=int(raw_input("for:\nnumbersonlychoose1,\nlettersonlychoose2,\nlettersandnumberschoose3,\nforeverythingchoose4:"))ifz==1:x=string.digitselifz==2

我正在尝试生成一个随机变量并使用它两次。但是，当我第二次使用它时，生成器创建了第二个与第一个不相同的随机变量。下面是演示代码:importnumpyasnpimporttensorflowastf#Arandomvariablerand_var_1=tf.random_uniform([5],0,10,dtype=tf.int32,seed=0)rand_var_2=tf.random_uniform([5],0,10,dtype=tf.int32,seed=0)#Op1z1=tf.add(rand_var_1,rand_var_2)#Op2z2=tf.add(rand_var_1,r