python隨機數(shù)分布random均勻分布實例
更新時間:2019年11月27日 10:55:26 作者:常城
今天小編就為大家分享一篇python隨機數(shù)分布random均勻分布實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
因為概率問題,所以需要測試一下python的隨機數(shù)分布。到底是平均(均勻)分布,還是正態(tài)(高斯)分布。
測試代碼如下:
#! /usr/bin/env python #coding=utf-8 # ================================= # Describe : 測試random隨機數(shù)分布 # D&P Author By: 常成功 # Create Date: 2017/10/07 # Modify Date: 2017/10/20 # (C) 2012-2017 All rights reserved # ================================= import random import time def test_rnd(): st_tm = time.time() j = 0 num = 0 the_list = [1, 2, 3, 4] # 計數(shù)字典 temp_dic = {1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0} while 1: x = random.choice(the_list) temp_dic[x] += 1 j += 1 # 跑一千萬次 if j >= 10000000: break ed_tm = time.time() print "Test random.choice()---------------------------:" print "loop num: ", j print "take time: ", ed_tm-st_tm print "temp_dic :", temp_dic print "Test random.randint()---------------------------:" st_tm = time.time() j = 0 num = 0 # 計數(shù)字典 temp_dic = {1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0} while 1: x = random.randint(1, 4) temp_dic[x] += 1 j += 1 # 跑一千萬次 if j >= 10000000: break ed_tm = time.time() print "loop num: ", j print "take time: ", ed_tm-st_tm print "temp_dic :", temp_dic if __name__ == '__main__': test_rnd()
測試結(jié)果:
Test random.choice()---------------------------: loop num: 10000000 take time: 5.86599993706 temp_dic : {1: 2501333, 2: 2500117, 3: 2499406, 4: 2499144} Test random.randint()---------------------------: loop num: 10000000 take time: 12.493999958 temp_dic : {1: 2497732, 2: 2501411, 3: 2499372, 4: 2501485}
結(jié)果說明:
平均(均勻)分布。
以上這篇python隨機數(shù)分布random均勻分布實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
python xml.etree.ElementTree遍歷xml所有節(jié)點實例詳解
這篇文章主要介紹了python xml.etree.ElementTree遍歷xml所有節(jié)點實例詳解的相關(guān)資料,這里附有實例代碼,需要的朋友可以參考下2016-12-12Python?pandas數(shù)據(jù)合并merge函數(shù)用法詳解
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python?pandas數(shù)據(jù)合并merge函數(shù)用法的相關(guān)資料,數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)合并的基本問題,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下2023-07-07python:刪除離群值操作(每一行為一類數(shù)據(jù))
這篇文章主要介紹了python:刪除離群值操作(每一行為一類數(shù)據(jù)),具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-06-06