Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Создать случайное значение с плавающей запятой в Python
  • Создать список случайных чисел в Python
  • Создайте случайное (нормальное) гауссово распределение в Python
  • Создание воспроизводимых случайных чисел в Python
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Python
  2. Python Lists

Генерация случайных чисел в Python

PreviousКонвертация списка словарей в Pandas DataFrameNextПоиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения

Last updated 1 year ago

В этом руководстве вы научитесь генерировать случайные числа в Python. Умение генерировать случайные числа различными способами может быть невероятно полезным инструментом во многих областях. Python делает генерацию случайных чисел различными способами очень простой.

Для выполнения этой задачи вы изучите модули random и numpy, включая функции randrange, randint, random и seed. Вы также узнаете о функциях uniform и normal, чтобы создавать более контролируемые случайные значения.

К концу этого урока вы узнаете:

  • Как генерировать случайные значения с плавающей запятой и целые числа

  • Как генерировать случайные числа между разными значениями

  • Как создавать списки случайных чисел

  • Как сгенерировать случайное число, соответствующее распределению Гаусса

Оглавление

Создать случайное значение с плавающей запятой в Python

Python поставляется с встроенным пакетом random, что означает, что вам не нужно устанавливать дополнительные библиотеки. Эта библиотека значительно упрощает генерацию случайных чисел. Давайте сначала посмотрим, как создать случайное вещественное число от 0 до 1

# Генерация случайного числа с плавающей точкой от 0 до 1
import random
print(random.random())

# Вывод: 0.9853067530373302

Давайте разберем, что мы здесь сделали:

  1. Мы импортировали библиотеку random

  2. Мы использовали функцию .random() из библиотеки

Функция random() используется для генерации случайного числа с плавающей точкой в диапазоне от 0 до 1.

Создать случайное число с плавающей запятой между двумя числами

Хотя функция random() генерирует случайное число с плавающей точкой между 0 и 1, иногда может возникнуть необходимость сгенерировать случайное число с плавающей точкой между любыми двумя значениями. Для этого вы можете использовать функцию .uniform(). Давайте посмотрим, как это работает:

# Генерация случайного числа с плавающей точкой в заданном диапазоне
import random
print(random.uniform(10, 20))

# Вывод: 18.754091000858978

Вы можете видеть, что возвращаемое случайное число находится в пределах заданных границ (включая сами границы).

В следующем разделе вы узнаете, как генерировать случайное целое число в Python.

Библиотека random позволяет легко генерировать случайные целые числа в Python. Для этого можно использовать функцию randint(), которая принимает два параметра:

  • a= это нижняя граница диапазона, которую можно выбрать

  • b= является верхней границей диапазона, которая также может быть выбрана

Давайте посмотрим, как можно сгенерировать случайное целое число в Python:

# Генерация случайного целого числа в Python
import random
print(random.randint(0,10))

# Вывод: 6

Генерация случайных чисел между двумя значениями в Python

В приведенном выше примере мы использовали 0 в качестве начальной точки. Однако, если мы хотим сгенерировать случайное число между двумя значениями, мы можем просто указать другое значение в качестве начальной точки (включая отрицательные значения).

Давайте повторим этот пример, выбрав случайное целое число от -100 до 100:

# Генерация случайного целого числа между двумя значениями
import random
print(random.randint(-100,100))

# Вывод: -24

Генерация случайных чисел между двумя значениями на определенных шагах в Python

В этом разделе вы научитесь генерировать случайные числа между двумя значениями с определенным шагом. Это означает, что если вы хотите выбрать случайное число между, скажем, 0 и 100, но только кратное 3.

Для этого вы можете использовать функцию randrange(). Давайте посмотрим, как это работает:

# Выбор случайного значения из диапазона с шагом
import random
print(random.randrange(0,100,3))

# Вывод: 51

Важно отметить, что верхнее ограничивающее число не включается в выбор. Чтобы включить его, просто добавьте к значению 1, например, random.randrange(0, 101, 3)

Создать список случайных чисел в Python

В этом разделе вы научитесь генерировать список случайных чисел в Python. Поскольку это можно сделать разными способами, мы разделим этот раздел на несколько частей. По завершении вы научитесь выбирать список случайных вещественных чисел, случайных целых чисел и случайных целых чисел без повторений.

Создайте список случайных чисел с плавающей запятой

# Создание списка случайных чисел с плавающей точкой от 0 до 1
import random

random_list = [random.random() for i in range(4)]
print(random_list)

# Вывод: [0.5581711161676459, 0.12711142718586899, 0.766167958409145, 0.16922239303028397]

Давайте разберем, что мы здесь сделали:

  1. Мы создали новый список, random_list, который содержит понимание списка

  2. Списковое включение повторяет вызов функции .random() 4 раза.

Мы можем использовать тот же подход, чтобы создать список случайных вещественных чисел между двумя заданными числами:

# Создание списка случайных чисел с плавающей точкой от 10 до 30
import random

random_list = [random.uniform(10, 30) for i in range(4)]
print(random_list)

# Вывод: [17.8132149201385, 25.11003157219303, 10.68442113276928, 24.26692625415757]

Создайте список случайных целых чисел

Мы можем применить тот же подход для генерации списка случайных целых чисел. Для этого мы создадим списочное включение, которое несколько раз вызывает функцию random.randint(). Давайте посмотрим, как мы можем создать список из 5 случайных целых чисел в диапазоне от 50 до 100:

# Создание списка случайных целых чисел в Python
import random

random_list = [random.randint(50, 100) for i in range(5)]
print(random_list)

# Вывод: [79, 66, 55, 69, 73]

Сгенерируйте список случайных целых чисел без замены

В этом разделе вы научитесь генерировать список случайных целых чисел без повторений. Это означает, что каждое число можно выбрать только один раз. Для этого можно использовать функцию random.sample()

Функция ожидает список значений и количество значений для выбора. Таким образом, если вы хотели бы выбрать пять значений без замены в диапазоне от 0 до 15, вы могли бы написать:

# Создание списка случайных целых чисел без повторений
import random

random_list = random.sample(range(0, 16), k=5)
print(random_list)

# Вывод: [2, 6, 14, 9, 12]

Создайте случайное (нормальное) гауссово распределение в Python

Давайте посмотрим, как вы можете сгенерировать случайное значение из распределения со средним значением 10 и стандартным отклонением 1:

# Выбор случайного числа из нормального распределения
import random

random_gaussian = random.gauss(10, 1)
print(random_gaussian)

# Вывод: 10.202050547919738

Библиотека random также предлагает удобные способы генерации случайных чисел из других типов распределений. Полный список смотрите ниже:

  • Бета-дистрибутив:random.betavariate()

  • Экспоненциальное распределение: random.expovariate()

  • Гамма-распределение:random.gammavariate()

  • Гауссово распределение:random.gauss()

  • Логическое нормальное распределение: random.lognormvariate()

  • Нормальное распределение: random.normalvariate()

Создание воспроизводимых случайных чисел в Python

Часто возникают случаи, когда вам нужно генерировать случайное число, но при этом хотите иметь возможность воспроизвести ваш результат. Здесь на помощь приходит функция random.seed(). Она позволяет установить начальное значение, которое вы можете воспроизвести в любое время.

Давайте посмотрим, как мы можем это сделать:

# Создание результатов, которые можно воспроизвести
import random

random.seed(100)
print(random.random())

# Вывод: 0.1456692551041303

Давайте немного разберем это:

  1. Мы импортировали библиотеку

  2. Мы затем задали случайное начальное значение, используя число 100

  3. Затем, когда мы выводили на печать случайное вещественное число, было возвращено значение

  4. Если бы мы запустили это снова, вернулось бы то же значение

Заключение

В этом учебнике вы узнали, как генерировать случайные числа с использованием Python. Вы узнали, как работает библиотека random для генерации случайных чисел, включая числа с плавающей запятой и целые числа. Вы также узнали, как генерировать случайные числа из разных диапазонов чисел, включая только кратные числа.

Вы научились генерировать списки случайных чисел, включая числа с плавающей точкой и целые числа, а также без замещения. Наконец, вы научились выбирать случайные числа из нормального распределения и как воспроизводить свои результаты.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о связанных темах, ознакомьтесь с обучающими материалами ниже:

  • Python: выберите случайный элемент из списка

  • Python: перемешать список (рандомизировать элементы списка Python)

  • NumPy для науки о данных в Python

Чтобы сгенерировать список случайных чисел с плавающей точкой, мы можем просто несколько раз вызвать функции .random() или .uniform(). Мы можем использовать либо , либо понимание списка.

В приведенных ниже примерах мы будем использовать для генерации двух списков: один со случайными числами с плавающей запятой между 0 и 1, а другой со случайными числами с плавающей запятой между двумя указанными числами:

Библиотека random также позволяет выбирать случайное значение, соответствующее нормальному гауссовому распределению. Для этого можно использовать функцию gauss(), которая принимает как среднее значение, так и

Хотите создать целое распределение? Ознакомьтесь с этой статьей, которая научит вас производить

цикл for
списочные включения
стандартное отклонение распределения
полное Гауссово (нормальное) распределение с использованием Numpy
Python Random: официальная документация
Создать случайное значение с плавающей запятой в Python
Создать случайное число с плавающей запятой между двумя числами
Генерация случайных чисел между двумя значениями в Python
Генерация случайных чисел между двумя значениями на определенных шагах в Python
Создать список случайных чисел в Python
Создайте список случайных чисел с плавающей запятой
Создайте список случайных целых чисел
Сгенерируйте список случайных целых чисел без замены
Создать список случайных чисел в Python
Создайте случайное (нормальное) гауссово распределение в Python
Создание воспроизводимых случайных чисел в Python
Заключение
Дополнительные ресурсы