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我需要生成一些随机数用于测试目的。我以前从未使用过 Data.Random。我需要做很多测试,我不会提前知道我需要多少数字,但我知道它们应该属于某个界限。我写的函数:
import System.Random
f k = (\(x,y) -> x*y < (10^k) && x*y >0 )
rands n g k = take n $ filter (\(x,y) -> x*y < (10^k) && x*y >0 ) (zip a b)
where a = randomRs (1::Int, 10^k-1) ga
b = randomRs (1::Int, 10^k-1) gb
(ga, gb) = split $ mkStdGen g
testRands n k = do
g1 <- randomIO
g2 <- randomIO
let r = rands n (mkStdGen g1, mkStdGen g2) k
putStrLn $ show r
putStrLn $ show $ map (\(x,y) -> x*y < 10^k && x*y >0) r
putStrLn $ show $ map (\(x,y) -> x*y) r
putStrLn $ show $ maximum $ map (\(x,y) -> x*y) r
*Main> testRands 4 7
[(6193574,9385226),(9634973,5475375),(5070277,7408626),(3801396,5652588)]
[True,True,True,True]
[4353660,6993107,2038586,4030960]
6993107
*Main> map (f 7) [(6193574,9385226),(9634973,5475375),(5070277,7408626),(3801396,5652588)]
[False,False,False,False]
最佳答案
在您的程序中,您显式生成了 Int
类型的值。 ,在以下几行:
where a = randomRs (1::Int, 10^k-1) ga
b = randomRs (1::Int, 10^k-1) gb
> 6193574 * 9385226 :: Int
4353660
Integer
类型,它们不会溢出:
> 6193574 * 9385226 :: Integer
58128091737724
Integer
而不是
Int
, 或添加类型注释,说明您传递的列表是
[Int]
而不是
[Integer]
使结果匹配。
关于haskell - System.Random 表现得很奇怪;显示的数字不是被操作的数字,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16860636/
在分析代码时,我偶然发现了以下代码段: msk = np.random.rand(len(df)) < 0.8 变量“msk”和“df”与我的问题无关。经过一些研究,我认为这种用法也与“随机”类有关。
出于几个合理的原因,我必须使用 BSD 的 random() 来生成非常大量的随机数,并且由于它的周期很短(~2^69,如果我没记错的话),这些数字的质量会降低对于我的用例来说很快。我可以使用我可以访
每种语言都有一个 random() 函数或类似的东西来生成伪随机数。我想知道下面会发生什么来生成这些数字?我没有编写任何需要这些知识的东西,只是想满足我自己的好奇心。 最佳答案 唐纳德·克努斯开创性的
我开发了一个简单的应用程序来生成测试数据系列,并且我使用随机种子将其构建为能够重复。我注意到以下情况并想知道为什么会这样: >>> random.seed(1) >>> [random.randint
random() * random() 和 random() ** 2 有区别吗? random() 从均匀分布中返回一个介于 0 和 1 之间的值。 在测试两个版本的随机平方数时,我注意到了一点不同
我发现 Python(及其生态系统)充满了奇怪的约定和不一致,这是另一个例子: np.random.rand Create an array of the given shape and popula
我想看看哪个随机数生成器包在我的神经网络中速度更快。 我目前正在从github上修改一段代码,其中numpy.random和random包都用于生成随机整数、随机选择、随机样本等。 我更改此代码的原因
我有一个 Python 大脚本。我在其他人的代码中启发了自己,所以我最终使用 numpy.random 模块来做一些事情(例如创建一个从二项分布中获取的随机数数组),在其他地方我使用模块 random
仅仅是因为“大型 API 综合症”还是生成在某些情况下更偏向的随机数?如果是……我认为控制偏见很重要。 最佳答案 他们是一样的,真的。只是一个方便的方法。检查 javadoc here .此外,您
我只是观察到,当使用 Python3 时,使用 random.shuffle 对列表进行洗牌需要大约一半的运行时间,而当为 显式提交函数 random.random >random 关键字参数。我检查
在python中随机模块,random.uniform()和random.random()有什么区别?它们都生成伪随机数,random.uniform() 生成均匀分布的数字,random.rando
是否可以在JMeter中生成“随机数”变量? 我已经记录了用户旅程 我已将旅程导入JMeter 我必须在用户旅程测试用例中输入一个唯一的4位数ID 在jmeter的当前默认值为2323 有没有一种方法
例如,如果我执行命令两次:ffmpeg -i input.mp4 -vf geq=r='random(1)*255':g='random(1)*255':b='random(1)*255' -stri
尽管随机生成器只创建一次,但输出始终是相同的随机结果(对于所有三个测试输出)。 来自稍大脚本的测试片段: let myRandGen = System.Random() let getRa
我正计划使用IntRange.random()(即(0..9999).random())在 Kotlin 中生成一个随机的5位代码。重要的是,恶意人员不能预测将要生成的数字的顺序。 IntRange.
您能否告诉我如何将 KDB 中的随机数生成器种子设置为或多或少的“随机”数? 我正在尝试执行以下操作: \S .z.i 但不知何故它不起作用。\S 似乎需要一个显式整数,而不是一个变量。 非常感谢!
我需要同时获得 /dev/random和 /dev/urandom在内核模块中。 get_random_bytes提供获取 /dev/urandom 的 API . 但是/dev/random 没有A
random.shuffle(lst_shuffle, random.random) 我知道后一部分是可选参数。但它究竟做了什么。我不明白这是什么意思。 这是来自文档。 random.random()
在树莓派 3 上: >>> import random >>> random.seed(0.9849899567458751) >>> random.random() 0.47871160253065
说我有一些python代码: import random r=random.random() r的值通常从哪里来? 如果我的操作系统没有随机数,那么它将在何处播种呢? 为什么不建议将其用于加密?有什么
我是一名优秀的程序员,十分优秀!