random模块中的 gauss(u,sigma)⽣成均值为u, 标准差为sigma的满⾜⾼斯分布的值,如下⽣成10个⼆维坐标点,样本误差(y-2*x-1)满⾜均值为0,标准差为1的⾼斯分布: from random import gauss x = range(10) y = [2*xi+1+gauss(0,1) for xi in x] points = list(zip(x,y)) ''' [...
random模块用于在Python中生成随机数。实际上不是随机的,而是用于生成伪随机数的。这意味着可以确定这些随机生成的数字。 gauss() gauss()是内置的方法random模块。它用于返回具有高斯分布的随机浮点数。 用法:random.gauss(mu, sigma) 参数: mu:平均 sigma:标准偏差 返回:随机高斯分布浮点数 范例1: # import the...
1 首先在PyCharm软件中，打开一个Python项目。2 在Python项目中，新建并打开一个空白的python文件（比如：test.py）。3 在python文件编辑区中，输入：“import random”，导入 random 模块。4 输入：“gas = random.gauss(4, 25)”，点击Enter键。5 然后输入：“print(gas)”，打印出相关数据结果。6 在编辑区...
random.gauss() function in Python random.gauss() random.gauss() function in Python random 模块用于在 Python 中生成随机数。实际上不是随机的,而是用于生成伪随机数。这意味着可以确定这些随机生成的数字。 random.gauss() gauss() 是 random 模块的内置方法。它用于返回具有高斯分布的随机浮点数。 语法:rand...
random.gauss(mu, sigma) 高斯分布。 mu 是平均值,sigma 是标准差。 这比下面定义的 normalvariate() 函数略快。 Multithreading note: When two threads call this function simultaneously, it is possible that they will receive the same return value. This can be avoided in three ways. 1) Have each ...
append(arrival) else: num_waiting -= 1 service_start = service_end if num_waiting else arrival service_time = gauss(average_service_time, stdev_service_time) service_end = service_start + service_time starts.append(service_start) waits = [start - arrival for arrival, start in zip(...
random.gauss(mu=0.0, sigma=1.0) 正态分布,也称高斯分布。 mu 为平均值,而 sigma 为标准差。 此函数要稍快于下面所定义的 normalvariate() 函数。 多线程注意事项:当两个线程同时调用此方法时,它们有可能将获得相同的返回值。 这可以通过三种办法来避免。 1) 让每个线程使用不同的随机数生成器实例。 2) ...
random.gauss(mu,sigma) # 随机生成符合高斯分布的随机数,mu,sigma为高斯分布的两个参数。 random.expovariate(lambd) # 随机生成符合指数分布的随机数,lambd为指数分布的参数。 此外还有对数分布,正态分布,Pareto分布,Weibull分布,可参考下面链接: http://docs.python.org/library/random.html ...
你可以在//Python Library Reference//找到更多关于非恒定分布随机生成器函数的信息.*Note*标准库中提供的随机数生成器都是伪随机数生成器. 不过这对于很多目的来说已经足够了, 比如模拟, 数值分析, 以及游戏. 可以确定的是它不适合密码学用途.*note*
random.gauss(mu,sigma) # 随机生成符合高斯分布的随机数,mu,sigma为高斯分布的两个参数。 random.expovariate(lambd) # 随机生成符合指数分布的随机数,lambd为指数分布的参数。 此外还有对数分布,正态分布,Pareto分布,Weibull分布,可参考下面链接: http://docs.python.org/library/random.html ...