我有一个应用程序需要一个以准随机方式填充“n”个点的磁盘。我希望这些点有点随机，但在磁盘上仍具有或多或少的规则密度。我目前的方法是放置一个点，检查它是否在圆盘内，然后检查它是否也离所有其他已保存的点足够远。我的代码如下:importosimportrandomimportmath#------------------------------------------------##geometricconstantscenter_x=-1188.2center_y=-576.9center_z=-3638.3disk_distance=2.0*5465.6disk_diam=5465.6

我有一个二维numpy数组，我想将其打乱。最好的方法是将其reshape为1-d、洗牌并再次reshape为2-d，还是可以洗牌而不reshape？仅使用random.shuffle不会产生预期的结果，而numpy.random.shuffle只会随机播放行:importrandomimportnumpyasnpa=np.arange(9).reshape((3,3))random.shuffle(a)printa[[012][345][345]]a=np.arange(9).reshape((3,3))np.random.shuffle(a)printa[[678][345][012

据说Python的随机数生成器依赖time这意味着如果我想创建一个这样的随机数23987429038409238409283并将其存储到浏览器cookie中以进行“身份验证”有可能有人可以根据“时间”找到这个数字。所以问题是，我如何创建一个随机数，让其他对代码了解很多的人猜不到。？ 最佳答案 如果您的系统可用，您可以使用random.SystemRandom:http://docs.python.org/2/library/random.html#random.SystemRandomClassthatusestheos.urand

有alreadyaquestion关于这个，但答案包含一个断开的链接，并且已经超过两年了，我希望现在有更好的解决方案:)低差异准随机序列，例如Sobol序列比均匀随机序列更均匀地填充空间。有没有一种好的/简单的方法可以在python中生成它们？ 最佳答案 我认为Python中低差异序列的最佳替代方案是灵敏度分析库(SALib):https://github.com/SALib/SALib我认为这是一个活跃的项目，您可以联系作者以检查您需要的功能是否已经实现。如果这不能解决您的问题，CorradoChisari将一个用Matlab(由

我想绘制类似于下图的true/false或active/deactive二进制数据:横轴是时间，纵轴是一些实体(这里是一些传感器)，它们是事件的(白色)或非事件的(黑色)。我如何使用pyplot绘制这样的图表。我搜索了这些图表的名称，但找不到。 最佳答案 你要找的是imshow:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#getsomedatawithtrue@probability80%data=np.random.random((20,500))>.2fig=plt.figure()a

python随机模块的性能问题，特别是random.sample和random.shuffle出现在thisquestion中。.在我的电脑上，我得到以下结果:>python-mtimeit-s'importrandom''random.randint(0,1000)'1000000loops,bestof3:1.07usecperloop>python3-mtimeit-s'importrandom''random.randint(0,1000)'1000000loops,bestof3:1.3usecperloop与python2相比，python3的性能下降了20%以上。情况变得

我试图理解并弄清楚我是否应该使用os.urandom()或Crypto.Random.new()来获得密码安全的伪随机数。以下网站似乎建议使用os.urandom():https://github.com/mozilla/PyHawk/pull/13但我真的不明白为什么，我在网上找到的其他网站也没有真正解释使用哪个网站。如果有人知道哪一个对于加密使用是安全的，我将不胜感激!让我特别担心的一件事是，我打算用它来生成随机数，但我担心有一天我生成了一些随机数，而第二天生成器的状态是一样的，它开始生成相同的“随机”数字。 最佳答案 我选择o

我开始学习python，我尝试通过传入负数和正数来生成随机值。假设-1，1。我应该如何在python中执行此操作？ 最佳答案 使用random.uniform(a,b)>>>importrandom>>>random.uniform(-1,1)0.4779007751444888>>>random.uniform(-1,1)-0.10028581710574902 关于python-如何在python中生成负随机值，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

我面临以下编程问题。我需要生成n(a,b)元组，所有a的总和是给定的A和所有b的总和是给定的B并且对于每个元组，a/b的比率在范围内>(c_min，c_max)。A/B也在同一范围内。我还试图确保除了约束引入的结果之外没有任何偏差，并且a/b值或多或少均匀分布在给定范围内。一些说明和元约束:给出了A、B、c_min和c_max。比率A/B在(c_min,c_max)范围内。如果问题是在给定其他约束的情况下找到解决方案，则必须如此。a和b是>0且非整数。我正在尝试用Python实现它，但非常感谢任何语言(包括英语)的想法。 最佳答案

我想生成一个大小为N的随机数组，它只包含0和1，我希望我的数组具有0和1之间的某个比率。例如，数组的90%为1，其余10%为0(我希望这90%与整个数组一起是随机的)。现在我有:randomLabel=np.random.randint(2,size=numbers)但我无法控制0和1之间的比例。 最佳答案 如果您想要精确的1:9比例:nums=numpy.ones(1000)nums[:100]=0numpy.random.shuffle(nums)如果您想要独立的10%概率:nums=numpy.random.choice([0