真随机(true-random)与伪随机 (pseudo-random) 宇宙中到底存不存在真正的随机,是一个值得思考的哲学问题,虽然与正在谈的技术无关,但是这个问题对于解释我们世界的构成非常重要。 假如说宇宙中不存在真随机,我们用机械的思想来思考这个世界,即所有东西都是由确定的物理
true_num = random.randint(1, 100) user_num = int(input("请输入一个整数:")) count = 1 while true_num != user_num: if true_num > user_num: print("太小了,请重新输入!") elif true_num < user_num: print("太大了,请重新输入!") count += 1 user_num = int(input("请输入一个...
iflen(str(random_number))==3:is_three_digit=Trueelse:is_three_digit=False 1. 2. 3. 4. 上述代码将通过将随机数转换为字符串并计算字符串长度来判断随机数是否为三位数。如果长度等于3,则is_three_digit变量的值为True,否则为False。 步骤4:输出结果 最后,我们需要输出结果。你可以使用以下代码来输出生...
首先导入 random 模块,然后定义一个 number_1 变量接收用户的输入,运行 number_1 = input("Enter the number of sides on your dice from 3, 6, 10, 20, and 100: ") ,可以输入 3,6,10,20,100 中的任何一个数字。 我们这里选择 20,然后将用户输入转化为整数类型,输入到我们的 randint 中,运行n =...
while True: num = random.normal(mu, sigma) if num > 0: return num positive_normal_number = generate_positive_normal(0, 1) print(positive_normal_number) 在这个例子中,generate_positive_normal()函数会不断生成符合正态分布的随机数,直到生成一个正数为止。 总的来说,Python的random模块提供了丰富的...
, 'setstate', 'shuffle', 'triangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate']正态分布random.normalvariate(mu, sigma)data = [random.normalvariate(2,4) for i in range(20000)]#直方图plt.hist(data, bins=100, color="#FF0000", alpha=.7)#密度图sns.kdeplot(data, shade=True,...
布尔类型是计算机专用的数据类型,只有2个值:True和False True 表示肯定的答案 有,是,好的,没错,真的... False 表示否定的答案 没有,不是,孬,错,假的... Complex 复数类型 复数的完整结构(实数部分+虚数部分) 声明复数的两种方式: 表达式方式:
你猜得没错,“真”随机数可以通过真随机数生成器(true random number generator,TRNG)产生。举例来说就是,从地板上反复捡起一个骰子,扔到空中,然后让它自己落到地上。 假设你的抛掷是无偏的,你真的不知道骰子会落在哪个数字上。扔骰子是一种使用硬件生成非确定性数字的简单形式。(或者,你可以让dice-o-matic帮...
number = random.randint(a,b) print(number) # 生成a到b之间的随机整数 #示例 number = random...
正态分布random.normalvariate(mu, sigma) data = [random.normalvariate(2,4) for i in range(20000)] #直方图 plt.hist(data, bins=100, color="#FF0000", alpha=.7) #密度图 sns.kdeplot(data, shade=True,color="#FF0000") 直方图密度图发布...