理论上，nextGaussian的界限意味着正无穷大和负无穷大。但由于Random.nextDouble，用于计算高斯随机数，不会无限接近0和1，实际限制nextGaussian.和Random.next也不是完全均匀的分布。从理论上讲，最大值应该约为2.2042*10^17并且与nextDouble的53位移位有关。(reference)，但这可能只是一个上限。答案可能取决于Random.next的分布以及StrictMath.sqrt的确切实现和StrictMath.log.我也找不到太多相关信息。是的，我知道外部值极不可能，但它可能是相关的，例如在游戏中的RNG操作上下文中。
floatminX=50.0f;floatmaxX=100.0f;Randomrand=newRandom();floatfinalX=rand.nextFloat(maxX-minX+1.0f)+minX;“Random类型的方法nextFloat()不适用于参数(float)”嗯，什么？ 最佳答案 nextFloat方法不接受参数。调用它，然后在您想要的范围内缩放返回值。floatminX=50.0f;floatmaxX=100.0f;Randomrand=newRandom();floatfinalX=rand.nextFlo
在Josh给出的有缺陷的随机方法的示例中，该方法生成具有给定上限n的正随机数，我不明白他所说的两个缺陷。书中的方法是:privatestaticfinalRandomrnd=newRandom();//Commonbutdeeplyflawedstaticintrandom(intn){returnMath.abs(rnd.nextInt())%n;}他说，如果n是2的小幂，则生成的随机数序列将在短时间内重复。为什么会这样？Random.nextInt()的文档说从这个随机数生成器的序列中返回下一个伪随机、均匀分布的int值。所以如果n是小整数，那么序列会重复，为什么这只适用于2的幂？
我有一个包布局:scenarios/__init__.pyX/__init__.pyY/__init__.pyZ/__init__.py我已经执行了importscenariospkgutil.walk_packages(scenarios.__path__,scenarios.__name__+'.')但这会生成一个仅包含包X和Z的列表，缺少Y。我可以使用什么来获取所有子目录？谢谢 最佳答案 这是一个理论:walk_packages函数尝试导入列出的每个模块。当它到达子包“Y”时，它尝试导入它，但出现错误。默认情况下，此错误被抑制
我在某人的代码中看到了这种模式:importnumpyasnp#Createarrayxx=np.linspace(0.0,100.0,num=100)#AddNoisexx=np.random.normal(xx)它似乎给数组的每个值都增加了一些噪音，但我找不到这方面的任何文档。发生了什么？是什么决定了噪声的属性(即缩放)？给定值是否被视为来自正态分布的每个样本的平均值(即loc参数)？我也很想知道为什么文档中似乎没有涵盖这种行为。 最佳答案 我也没有看到它的文档，但是许多采用ndarray的numpy函数将operateonit
http://docs.python.org/2/library/random.html#random.shufflerandom.shuffle(x[,random])Shufflethesequencexinplace.Theoptionalargumentrandomisa0-argumentfunctionreturningarandomfloatin[0.0,1.0);bydefault,thisisthefunctionrandom().Notethatforevenrathersmalllen(x),thetotalnumberofpermutationsofxislar
以下来自python网站，关于random.shuffle(x[,random])Shufflethesequencexinplace.Theoptionalargumentrandomisa0-argumentfunctionreturningarandomfloatin[0.0,1.0);bydefault,thisisthefunctionrandom().Notethatforevenrathersmalllen(x),thetotalnumberofpermutationsofxislargerthantheperiodofmostrandomnumbergenerators
在python2.7的mac上，当使用os.walk遍历目录时，我的脚本通过“应用程序”，即appname.app，因为它们实际上只是目录本身。好吧，在处理过程中，我在处理它们时遇到了错误。无论如何，我不想通过它们，所以为了我的目的，最好忽略那些类型的“目录”。所以这是我目前的解决方案:forroot,subdirs,filesinos.walk(directory,True):forsubdirinsubdirs:if'.'insubdir:subdirs.remove(subdir)#domorestuff如您所见，第二个for循环将针对子目录的每次迭代运行，这是不必要的，因为第一
我正在尝试用Python中使用的C创建完全相同的MersenneTwister(MT)。基于Lib/random.py以及阅读thedocs，似乎整个MT都是在_random中实现的，它是在C中实现的:TheunderlyingimplementationinCisbothfastandthreadsafe.通过谷歌搜索“Python_random”，我找到了thispageonGitHub这似乎正是我要找的东西，尽管它似乎不是官方的。我使用了那个源代码并剥离了除MT本身、种子函数和双重创建函数之外的所有内容。我还更改了一些类型，以便整数为32位。首先，这是许可证信息(为了安全起见)/
我正在拟合逻辑回归模型并将随机状态设置为固定值。每次我进行“拟合”时，我都会得到不同的系数，例如:classifier_instance.fit(train_examples_features,train_examples_labels)LogisticRegression(C=1.0,class_weight=None,dual=False,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,penalty='l2',random_state=1,tol=0.0001)>>>classifier_instance.raw_coef_array([[0.071
