Рандом твистер: Twister — Random wheel

you don’t play twister — Translation into Russian — examples English

Premium History Favourites

Advertising

No ads with Premium

These examples may contain rude words based on your search.

These examples may contain colloquial words based on your search.

Translation — based on AI technology

Translation is taking longer than usual. Hang on or click here to open the translation in a new window.

Oops! We are having trouble retrieving the data.We are working on solving the issue.

you don’t play twister

For longer texts Register Login

Voice translation and longer texts

you don’t play twister unless there’s guys around.

Как мы будем играть в «бутылочку», когда здесь нет парней?

I think Al Pacino wants to play twister with your sister.

Мне кажется, Аль Пачино хочет поиграть с твоей сестричкой в твистер.

You know… we should play Twister.

Знаешь… нужно сыграть в Твистер.

Play Twister in Titan Poker and you could be a winner too.

Играйте в Twister на Titan Poker — вы тоже можете выиграть .

No one is driving a half an hour to the sticks to play twister And watch a slide show of your trip to akron.

Никто не заставит ее играть в обанщика и смотреть ваши старые фотографии.

It looks almost as if you could play Twister on Spotted Lake near Osoyoos, less than a mile from the Washington State border.

Оно выглядит, как если бы вы могли играть в Твистер на Пятнистом озере возле Осойос, расположенном менее чем в миле от границы штата Вашингтон.

The German player informed us that he plays Twister sit ‘n’ go tournaments «relatively often» and that his previous biggest prize at a Twister tourney had been $60.

Он поведал нам о том, что довольно часто играет в

турнирах Twister sit ‘n’ go, и что его предыдущий крупный выигрыш в турнире Twister составил $60.

When you sit down to play a Twister sit ‘n’ go tournament, the jackpot prize is randomly selected.

Когда вы решаете принять участие в турнире Twister sit ‘n’ go сумма джекпота определяется случайным образом.

Inflatable Outdoor Games Sport Football Dart Combine Sticky Wall Twister Mattress Family Play

Игра семьи тюфяка Твистер стены раздувного комбайна дротика футбола спорта на открытом воздухе игр липкая

Already in the welcome area members and guests of the festival will be able to

play a Mafia, Twister and other Board games.

Уже в welcome-зоне участники и гости фестиваля смогут сыграть в Мафию, Твистер и другие настольные игры.

He said, «I only play Twister games and none other mainly because as someone who has no poker skills, I can achieve a lot more on Twisters than on normal tournaments. «

Он поделился: «Я играл исключительно в Twister главным образом потому, что не умею играть в покер, соответственно у меня было гораздо больше шансов в выиграть в Twister, чем в обычных турнирах.»

Name: 4*4 m PVC Tarpaulin Football Dart Inflatable Sport Games Sticky Wall Combine Twister Mattress Family Play

игр спорт дротика футбола брезента ПВК 4*4 м игра семьи тюфяка Твистер комбайна стены раздувных липкая

After losing a 100m race and a Drop The Mic battle to Usain Bolt, James makes the fastest man on earth play him at basketball, Twister, chess, and much more.

Проиграв 100-метровую гонку Усэйну Болту, Джеймс решил посостязаться с самым быстрым человеком на земле, в баскетбол, твистер, шахматы и многое другое.

«I started to play Twister a couple of months ago, because the prize of $10,000 was very tempting,» Mayon told us. «Although it was very difficult [to win the prize], anything is possible and luckily I got it.»

«Я начал играть в турнирах Twister пару месяцев назад, поскольку перспектива выиграть приз в размере $ 10000 была очень заманчива», — говорит Лаутаро. «Хотя выиграть приз было довольно трудно, все возможно, и я рад, что мне это удалось».

Snake isn’t the only game you can play on the new Nokia 3310 though, with the handset you can also play Asphalt 6: Adrenaline, Diamond Twister 2, Doodle Jump and Drag Race.

Змейка не единственная игра, в которую вы можете играть на новом Nokia 3310, однако, телефон предлагает Asphalt 6: Adrenaline, Diamond Twister 2, Doodle Jump и Drag Race.

On this day everyone will be able to play «Mafia», «Twister«, «Monopoly» and «Aktiviti».

В эти дни все желающие смогут сыграть в «Мафию», «Твистер», «Монополию» и «Активити»

I like playing Titan Poker’s Twister tournaments when I don’t have much time to sit and play.

Мне нравится играть в турнирах Twister на Titan Poker, когда я не располагаю большим количеством времени, которого требует участие в обычных турнирах.

There are also demo versions of Diamond Twister, Green Fram and Real Football 2012 from Gameloft that lets you play 20 trials for 180 seconds before you can buy the full game with Operator billing with in-app purchase.

Существуют также демонстрационные игры, такие как Diamond Twister, Green Fram и Real Football 2012 от Gameloft, которые позволяют сыграть 20 испытаний в течение 180 секунд, прежде чем вы сможете купить полную игру с биллингом Operator с покупкой в приложении.

The Argentine poker player usually spends his time playing multi-table tournaments, but was attracted to the Twister tourneys because of the huge prizes and because they are fun to play.

Наш игрок из Аргентины обычно участвует в МТТ-турнирах, но турниры Twister привлекли его своими крупными призами и серьезным накалом экшна.

Play for huge prize pools with buy-ins as low as €1 in our three-seated, turbo Twister Sit ‘N’ Gos!

Сражайтесь за огромные призы с бай-инами всего от €1 в наших турбо-турнирах Twister Sit ‘N’ Go для троих участников!

Possibly inappropriate content

Examples are used only to help you translate the word or expression searched in various contexts. They are not selected or validated by us and can contain inappropriate terms or ideas. Please report examples to be edited or not to be displayed. Rude or colloquial translations are usually marked in red or orange.

Register to see more examples It’s simple and it’s free

Register Connect

No results found for this meaning. More features with our free app

Voice and photo translation, offline features, synonyms, conjugation, learning games

Results: 461546. Exact: 1. Elapsed time: 121 ms.

Documents Corporate solutions Conjugation Synonyms Grammar Check Help & about

Word index: 1-300, 301-600, 601-900

Expression index: 1-400, 401-800, 801-1200

Phrase index: 1-400, 401-800, 801-1200

Мерсен Твистер (MT19937) Контейнер для генератора псевдослучайных чисел Mersenne Twister.

classnumpy.random.MT19937(seed=None)

Контейнер для генератора псевдослучайных чисел Mersenne Twister.

Parameters

seed {None, int, array_like [ints], SeedSequence}, необязательно

BitGenerator для инициализации BitGenerator . Если None, то свежая, непредсказуемая энтропия будет извлечена из ОС. Если

array_like[ints] int или array_like [ints] , то он будет передан в SeedSequence для получения начального состояния BitGenerator . Можно также передать экземпляр SeedSequence .

Notes

MT19937 предоставляет капсулу, содержащую указатели на функции, которые производят числа типа double, а также 32- и 64-битные целые числа без знака [1] . Они не используются напрямую в Python и должны использоваться Generator или аналогичным объектом, поддерживающим низкоуровневый доступ.

Модуль Python stdlib «random» также содержит генератор псевдослучайных чисел Mersenne Twister.

Состояние и посев

MT19937 вектор состояния состоит из 624-элемента массива в 32-битных целых чисел без знака плюс одно целое число от 0 до 624 , что индексы текущее положение внутри основного массива.

Входное семя обрабатывается SeedSequence для заполнения всего состояния. Первый элемент сбрасывается так, что устанавливается только его старший бит.

Parallel Features

Предпочтительный способ использования BitGenerator в параллельных приложениях — использовать метод SeedSequence.spawn для получения значений энтропии и использовать их для создания новых BitGenerator:

>>> from numpy.random import Generator, MT19937, SeedSequence
>>> sg = SeedSequence(1234)
>>> rg = [Generator(MT19937(s)) for s in sg.spawn(10)]

Другой метод — использовать MT19937. {128} \) случайные числа ( [1] , [2] ). Это позволяет разделить исходную последовательность, чтобы отдельные сегменты можно было использовать в каждом рабочем процессе. Все генераторы должны быть соединены в цепочку, чтобы гарантировать, что сегменты происходят из одной и той же последовательности.

>>> from numpy.random import Generator, MT19937, SeedSequence
>>> sg = SeedSequence(1234)
>>> bit_generator = MT19937(sg)
>>> rg = []
>>> for _ in range(10):
...    rg.append(Generator(bit_generator))
...    # Подключите BitGenerators
...    bit_generator = bit_generator.jumped()

Compatibility Guarantee

MT19937 гарантирует, что фиксированное начальное число всегда будет создавать один и тот же поток случайных целых чисел.

References

1(1,2)

Хироши Харамото,Макото Мацумото и Пьер Л'Экюйер,"Быстрый алгоритм с опережением для линейных повторений в полиномиальном пространстве",Последовательности и их применение-SETA,290-298,2008.

2

Hiroshi Haramoto, Makoto Matsumoto, Takuji Nishimura, François Panneton, Pierre L’Ecuyer, “Efficient Jump Ahead for F2-Linear Random Number Generators”, INFORMS JOURNAL ON COMPUTING, Vol. 20, No. 3, Summer 2008, pp. 385-390.

Attributes

lock: threading.Lock

Экземпляр блокировки,который используется совместно,чтобы один и тот же генератор битов git мог использоваться в нескольких генераторах без повреждения состояния.Код,который генерирует значения из генератора битов,должен держать блокировку генератора битов.

State

state

Получить или установить PRNG состояние

Parallel generation

jumped([jumps])

Возвращает новый генератор битов со скачком состояния.

Extending

cffi	CFFI interface
ctypes	ctypes interface

---

NumPy 1. 23

• numpy.random.SFC64.state

  атрибут Получить или установить состояние ГПСЧ Словарь,содержащий информацию,необходимую для описания состояния ГПСЧ

• Bit Generators

  Случайные значения,создаваемые Генератором,порождает BitGenerator.

• Генератор перманентных конгруэнций (64-бит,PCG64)

  BitGenerator для псевдослучайного числа PCG-64 Семя для инициализации BitGenerator.

• Генератор пермутированных конгруэнций (64-бит,PCG64 DXSM)

  BitGenerator для псевдослучайного числа PCG-64 DXSM Семя для инициализации BitGenerator.

• 1
• …
• 1965
• 1966
• 1967
• 1968
• 1969
• …
• 2231
• Next

Вращающееся колесо Twister • Случайное вращающееся колесо

СлучайноеВращениеКолесо

Аналогичные колеса

Если вам нравится это колесо, возможно, вам также понравятся некоторые из наших случайных предложений!

• Случайное веселье и странности фактов
• Играть в Правда или Действие с изюминкой
• Выберите случайный цвет из 200+ цветов
• Сможете ли вы найти морковь ?

Как использовать это колесо случайных решений?

1

Настройка

Перед вращением вы можете изменить внешний вид, звук и другие параметры колеса в соответствии со своим стилем.

2

Играть

Нажмите кнопку Spin (или центр колеса), и колесо начнет вращаться, прежде чем приземлиться на случайный сегмент.

3

Создайте свой собственный

Хотите создать собственное колесо на основе этого? Щелкните значок копирования, чтобы скопировать колесо. После этого вы можете добавлять или редактировать фрагменты.

Узнайте больше о том, как использовать платформу

Часто задаваемые вопросы

Действительно ли вращающееся колесо является случайным?

На практике: да. Теоретически: нет. Это звучит запутанно, но давайте объясним! В компьютерных программах ничто не действительно случайное , но это псевдослучайное , потому что число, сгенерированное программой (алгоритмом), по определению не является случайным. Тем не менее, для 99% случаев использования псевдослучайные числа считаются достаточно случайными.

Короче говоря: да, случайная прялка действительно случайна и беспристрастна. Более того, его нельзя сфальсифицировать! Вы никак не можете повлиять на шансы попасть в сегмент раньше. Изменение настроек времени на колесе никак не повлияет на случайность.

Можно ли обмануть

Нет! Результат колеса полностью рандомизирован. Мы не выполняем никаких шагов предварительной обработки или других алгоритмов принятия решений. Результат, на который приземляется колесо, выбирается совершенно случайно и не может быть сфальсифицирован.

• Условия обслуживания
• Политика конфиденциальности

random — Создание псевдослучайных чисел — Документация по Python 3.

11.4

Исходный код: Lib/random.py

---

Этот модуль реализует генераторы псевдослучайных чисел для различных дистрибутивы.

Для целых чисел существует равномерный выбор из диапазона. Для последовательностей есть равномерный выбор случайного элемента, функция генерации случайного перестановка списка на месте и функция случайной выборки без замена.

В реальной строке есть функции для вычисления равномерных, нормальных (гауссовых), логнормальное, отрицательное экспоненциальное, гамма- и бета-распределения. Для генерации распределений углов доступно распределение фон Мизеса.

Почти все функции модуля зависят от базовой функции random() , которая равномерно генерирует случайное число с плавающей запятой в полуоткрытом диапазоне 0.0 <= X < 1.0 . Python использует Mersenne Twister в качестве основного генератора. Он производит 53-битную точность плавает и имеет период 2**19937-1. Базовая реализация в C: как быстрый, так и потокобезопасный. Вихрь Мерсенна является одним из наиболее широко уже проверены генераторы случайных чисел. Однако, будучи полностью детерминированный, он не годится для всех целей, и совершенно непригоден для криптографических целей.

Функции, предоставляемые этим модулем, на самом деле являются связанными методами скрытого экземпляр класса random.Random . Вы можете создать собственный экземпляр экземпляры Случайные , чтобы получить генераторы, которые не разделяют состояние.

Класс Случайный также может быть подклассом, если вы хотите использовать другой базовый генератор собственной разработки: в этом случае переопределите random() , seed() , getstate() и setstate() методы. Опционально новый генератор может предоставить метод getrandbits() — этот позволяет randrange() производить выборки в произвольно большом диапазоне.

9Модуль 0090 random также предоставляет класс SystemRandom , который использует системную функцию os. urandom() для генерации случайных чисел из источников, предоставляемых операционной системой.

Предупреждение

Генераторы псевдослучайных чисел этого модуля не следует использовать для цели безопасности. Для обеспечения безопасности или криптографии см. секретов модуль.

См. также

М. Мацумото и Т. Нисимура, «Вихрь Мерсенна: 623-мерный равномерно распределенный генератор псевдослучайных чисел», ACM Transactions on Моделирование и компьютерное моделирование Vol. 8, № 1, январь стр. 3–30 1998.

Рецепт «Дополнительно-умножить-с-переносом» для совместимой альтернативы генератор случайных чисел с большим периодом и сравнительно простым обновлением операции.

Бухгалтерские функции

random.seed( a=Нет , версия=2 )

Инициализировать генератор случайных чисел.

Если a опущены или None , используется текущее системное время. Если источники случайности предоставляются операционной системой, они используются вместо системного времени (см. os.urandom() функция для подробностей при наличии).

Если a является целым числом, оно используется напрямую.

С версией 2 (по умолчанию) a str , bytes или bytearray объект преобразуется в int , и все его биты используются.

С версией 1 (предусмотрено воспроизведение случайных последовательностей из более старых версий Python), алгоритм для строк и байт генерирует более узкий ассортимент семян.

Изменено в версии 3.2: Перенесена на схему версии 2, в которой используются все биты начального числа строки.

Изменено в версии 3.11: Начальное число должно быть одного из следующих типов: NoneType , int , float , str , байтов или байтов массива .

случайный.getstate()

Возвращает объект, фиксирующий текущее внутреннее состояние генератора. Этот объект может быть передан setstate() для восстановления состояния.

random.setstate( состояние )

состояние должно было быть получено из предыдущего вызова getstate() , и setstate() восстанавливает внутреннее состояние генератора до того состояния, в котором оно было время getstate() было вызвано.

Функции для байтов

random.randbytes( n )

Создать n случайных байта.

Этот метод не следует использовать для создания маркеров безопасности. Вместо этого используйте secrets.token_bytes() .

Новое в версии 3.9.

Функции для целых чисел

random.randrange( стоп )

random.randrange( начало , остановка [ шаг ])

Возвращает случайно выбранный элемент из диапазона (начало, стоп, шаг) . Это эквивалентно selection(range(start, stop, step)) , но на самом деле не строит объект диапазона.

Шаблон позиционного аргумента соответствует шаблону range() . Аргументы ключевых слов не следует использовать, поскольку функция может использовать их неожиданным образом.

Изменено в версии 3.2: randrange() более совершенен для создания равномерно распределенных ценности. Раньше он использовал такой стиль, как int(random()*n) , который мог производить слегка неравномерное распределение.

Устарело, начиная с версии 3.10: автоматическое преобразование нецелочисленных типов в эквивалентные целые числа устарел. В настоящее время randrange(10.0) без потерь преобразуется в диапазон(10) . В будущем это вызовет TypeError .

Устарело, начиная с версии 3.10: исключение возникает для нецелочисленных значений, таких как randrange(10.5) или randrange('10') будет изменено с ValueError на TypeError .

random.randint( a , b )

Возвращает случайное целое число N такое, что a <= N <= b . Псевдоним для ранддиапазон(а, b+1) .

random.getrandbits( к )

Возвращает неотрицательное целое число Python с k случайных битов. Этот метод поставляется с генератором MersenneTwister и некоторыми другими генераторами также может предоставить его как необязательную часть API. Когда возможно, getrandbits() позволяет randrange() обрабатывать произвольно большие диапазоны.

Изменено в версии 3.9: этот метод теперь принимает ноль для k .

Функции для последовательностей

случайный.выбор( последовательность )

Возвращает случайный элемент из непустой последовательности seq . Если seq пусто, вызывает IndexError .

random.choices( население , веса=Нет , * , cum_weights=Нет , k=1 )

Вернуть список элементов размером k , выбранных из совокупности с заменой. Если популяция пуста, возникает IndexError .

Если указана последовательность весов , выбор осуществляется в соответствии с относительные веса. В качестве альтернативы, если задана последовательность cum_weights , выборки производятся в соответствии с совокупными весами (возможно, вычисленными используя itertools.accumulate() ). Например, относительные веса [10, 5, 30, 5] эквивалентны совокупным весам [10, 15, 45, 50] . Внутренне относительные веса преобразуются в кумулятивный вес, прежде чем сделать выбор, поэтому вес экономит работу.

Если не указаны ни весов , ни cum_weights , выполняется выбор с равной вероятностью. Если указана последовательность весов, она должна быть той же длины, что и популяция последовательность. Это TypeError чтобы указать оба веса и cum_weights .

Веса или cum_weights могут использовать любой числовой тип, который взаимодействует со значениями float , возвращаемыми random() (включая целые числа, числа с плавающей запятой и дроби, кроме десятичных). Предполагается, что вес быть неотрицательной и конечной. ValueError возникает, если все веса равны нулю.

Для заданного начального значения функция selections() с одинаковым весом обычно производит другую последовательность, чем повторные вызовы выбор() . Алгоритм, используемый selections() использует плавающую балльная арифметика для внутренней согласованности и скорости. Используемый алгоритм по selection() по умолчанию используется целочисленная арифметика с повторным выбором чтобы избежать небольших смещений из-за ошибки округления.

Новое в версии 3.6.

Изменено в версии 3.9: вызывает ошибку ValueError , если все веса равны нулю.

random.shuffle( x )

Перемешать последовательность x на месте.

Чтобы перетасовать неизменяемую последовательность и вернуть новый перетасованный список, используйте образец (x, k = len (x)) вместо .

Обратите внимание, что даже для небольших len(x) общее количество перестановок x может быстро вырасти больше, чем период большинства генераторов случайных чисел. Это означает, что большинство перестановок длинной последовательности никогда не могут быть сгенерировано. Например, последовательность длиной 2080 – самая большая из может вписаться в период генератора случайных чисел Mersenne Twister.

Устарело, начиная с версии 3.9, удалено в версии 3.11: необязательный параметр random .

random. sample( популяция , k , * , counts=None )

Возвращает список длиной k уникальных элементов, выбранных из совокупности последовательность. Используется для случайной выборки без замены.

Возвращает новый список, содержащий элементы из совокупности, при выходе из первоначальное население не изменилось. Результирующий список находится в порядке выбора, так что все подсрезы также будут действительными случайными выборками. Это позволяет победителям розыгрыша (образец) разделить на обладателей главного приза и обладателей вторых мест (выборка). подфрагменты).

Члены популяции не должны быть хешируемыми или уникальными. Если население содержит повторы, то каждое вхождение является возможным выбором в выборке.

Повторяющиеся элементы можно указывать по одному или с помощью дополнительного только ключевое слово подсчитывает параметр . Например, образец (['красный', 'синий'], counts=[4, 2], k=5) эквивалентно sample(['красный', 'красный', 'красный', 'красный', 'синий', 'синий'], k=5) .

Чтобы выбрать выборку из диапазона целых чисел, используйте range() объект как аргумент. Это особенно быстро и эффективно для выборки из большого население: выборка (диапазон (10000000), k = 60) .

Если размер выборки превышает размер совокупности, ValueError Поднялся.

Изменено в версии 3.9: Добавлен параметр counts .

Изменено в версии 3.11: Заполнение должно быть последовательностью. Автоматическое преобразование наборов в списки больше не поддерживается.

Реальные распределения

Следующие функции генерируют конкретные распределения вещественных значений. Функция параметры названы в честь соответствующих переменных в дистрибутиве уравнение, используемое в обычной математической практике; большинство этих уравнений можно можно найти в любом тексте статистики.

случайный.случайный()

Возврат следующего случайного числа с плавающей запятой в диапазоне 0,0 <= X < 1,0

random. uniform( a , b )

Возвращает случайное число с плавающей запятой N , такое что a <= N <= b для a <= b и b <= N <= a для b < a .

Значение конечной точки b может быть включено или не включено в диапазон в зависимости от округления с плавающей запятой в уравнении a + (b-a) * random() .

случайный.треугольный( низкий , высокий , режим )

Возвращает случайное число с плавающей запятой N , такое что low <= N <= high и с указанным режимом между этими границами. Нижняя граница и верхняя граница по умолчанию ноль и единица. Аргумент режима по умолчанию равен средней точке. между границами, что дает симметричное распределение.

random.betavariate( альфа , бета )

Бета-версия. Условия по параметрам альфа > 0 и бета > 0 . Возвращаемые значения находятся в диапазоне от 0 до 1.

random.expovariate( лямбд )

Экспоненциальное распределение. lambd равно 1,0, деленному на желаемое иметь в виду. Оно должно быть ненулевым. (параметр будет называться «лямбда», но это зарезервированное слово в Python.) Возвращаемые значения диапазон от 0 до положительной бесконечности, если лямбд положительный, а от от отрицательной бесконечности до 0, если lambd отрицательно.

random.gammavariate( альфа , бета )

Гамма-распределение. ( Не гамма-функция!) Форма и параметры шкалы альфа и бета должны иметь положительные значения. (Соглашения о вызовах различаются, и некоторые источники определяют «бета». как обратная шкала).

Функция распределения вероятностей:

 x ** (альфа - 1) * math. exp(-x / бета)
pdf(х) = --------------------------------------
            math.gamma(альфа) * ​​бета ** альфа
 

random.gauss( мю=0,0 , сигма=1,0 )

Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса. мю это среднее, а сигма — стандартное отклонение. Это немного быстрее, чем функция normalvariate() , определенная ниже.

Примечание о многопоточности: когда два потока вызывают эту функцию одновременно, возможно, что они получат одно и то же возвращаемое значение. Этого можно избежать тремя способами. 1) Пусть каждый поток использует другой экземпляр случайного генератор чисел. 2) Поставьте блокировки вокруг всех вызовов. 3) Используйте более медленная, но поточно-ориентированная функция normalvariate() .

Изменено в версии 3.11: мю и сигма теперь имеют аргументы по умолчанию.

random.lognormvariate( мю , сигма )

Нормальное распределение журнала. Если взять натуральный логарифм этого распределение, вы получите нормальное распределение со средним значением мю и стандартным отклонение сигма . мю может иметь любое значение, а сигма должно быть больше, чем нуль.

random.normalvariate( мю=0,0 , сигма=1,0 )

Нормальное распределение. мю — среднее значение, а сигма — стандартное отклонение.

Изменено в версии 3.11: мю и сигма теперь имеют аргументы по умолчанию.

random.vonmisesvariate( мю , каппа )

мю средний угол, выраженный в радианах между 0 и 2* пи и каппа параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если каппа равно нулю, это распределение сводится к равномерному случайному углу в диапазоне от 0 до 2* пи .

random. paretovariate( альфа )

Распределение Парето. альфа — это параметр формы.

random.weibullvariate( альфа , бета )

Распределение Вейбулла. альфа — параметр масштаба, а бета — форма параметр.

Альтернативный генератор

класс случайный. Случайный ([ семя ])

Класс, который реализует генератор псевдослучайных чисел по умолчанию, используемый случайный модуль .

Устарело, начиная с версии 3.9: в будущем начальное число должно быть одного из следующих типов: NoneType , int , float , str , байтов или байтов массива .

класс random.SystemRandom([ семя ])

Класс, использующий функцию os.urandom() для генерации случайных чисел из источников, предоставляемых операционной системой. Доступно не во всех системах. Не зависит от состояния программного обеспечения, а последовательности не воспроизводимы. Соответственно, метод seed() не действует и игнорируется. Методы getstate() и setstate() поднимают NotImplementedError при вызове.

Примечания по воспроизводимости

Иногда полезно иметь возможность воспроизводить последовательности, заданные генератор псевдослучайных чисел. При повторном использовании начального значения одна и та же последовательность должна быть воспроизводится от запуска к запуску, пока не запущено несколько потоков.

Большинство алгоритмов модуля random и функций заполнения подвержены меняются в разных версиях Python, но два аспекта гарантированно не изменятся:

• Если добавляется новый метод заполнения, будет использоваться обратно совместимое заполнение. предложенный.

• Метод генератора random() будет продолжать генерировать то же самое последовательность, когда совместимому сидеру дается одно и то же семя.

Примеры

Основные примеры:

 >>> random() # Случайное число с плавающей запятой: 0.0 <= x < 1.0
0,37444887175646646
>>> uniform(2.5, 10.0) # Случайное число с плавающей запятой: 2.5 <= x <= 10.0
3.1800146073117523
>>> expovariate(1 / 5) # Интервал между поступлениями в среднем 5 секунд
5.148957571865031
>>> randrange(10) # Целое число от 0 до 9 включительно
7
>>> randrange(0, 101, 2) # Четное целое от 0 до 100 включительно
26
>>> selection(['win', 'lose', 'draw']) # Один случайный элемент из последовательности
'рисовать'
>>> колода = 'туз, два, три, четыре'.split()
>>> shuffle(deck) # Перемешать список
>>> колода
['четыре', 'два', 'туз', 'три']
>>> sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4) # Четыре образца без замены
[40, 10, 50, 30]
 

Симуляции:

 >>> # Шесть вращений рулетки (взвешенная выборка с заменой)
>>> варианты(['красный', 'черный', 'зеленый'], [18, 18, 2], k=6)
['красный', 'зеленый', 'черный', 'черный', 'красный', 'черный']
>>> # Раздать 20 карт без возврата из колоды
>>> # из 52 игральных карт и определить пропорцию карт
>>> # с десятичным значением: десятка, валет, дама или король. 
>>> Dealed = sample(['десятки', 'младшие карты'], counts=[16, 36], k=20)
>>> Dealt.count('десятки') / 20
0,15
>>> # Оценить вероятность выпадения 5 и более решек за 7 спинов
>>> # необъективной монеты, которая выпадает орлом в 60% случаев.
>>> пробная версия():
... вернуть выбор('HT', cum_weights=(0.60, 1.00), k=7).count('H') >= 5
...
>>> sum(trial() для i в диапазоне (10_000)) / 10_000
0,4169>>> # Вероятность того, что медиана 5 выборок окажется в средних двух квартилях
>>> пробная версия():
... вернуть 2_500 <= отсортировано (выборы (диапазон (10_000), k = 5)) [2] < 7_500
...
>>> sum(trial() для i в диапазоне (10_000)) / 10_000
0,7958
 

Пример статистической начальной загрузки с использованием передискретизации с заменой для оценки доверительного интервала для среднего значения выборки:

 # https://www.thoughtco.com/example-of-bootstrapping-3126155
из статистики импортировать fmean как среднее
из случайного выбора импорта
данные = [41, 50, 29, 37, 81, 30, 73, 63, 20, 35, 68, 22, 60, 31, 95]
означает = отсортировано (среднее (выборы (данные, k = len (данные)) для i в диапазоне (100))
print(f'Выборочное среднее значение {mean(data):. 1f} имеет достоверность 90% '
      f'интервал от {средства[5]:.1f} до {средства[94]:.1f}')
 

Пример теста перестановки с повторной выборкой для определения статистической значимости или p-значения наблюдаемой разницы между эффектами препарата и плацебо:

 # Пример из книги Денниса Шаша и Манды Уилсон «Статистика — это просто»
из статистики импортировать fmean как среднее
из случайного импорта в случайном порядке
препарат = [54, 73, 53, 70, 73, 68, 52, 65, 65]
плацебо = [54, 51, 58, 44, 55, 52, 42, 47, 58, 46]
Observed_diff = среднее (препарат) - среднее (плацебо)
п = 10_000
количество = 0
комбинированный = препарат + плацебо
для я в диапазоне (n):
    перемешивание (комбинированное)
    new_diff = среднее (комбинированное [: len (лекарство)]) - среднее (комбинированное [len (лекарственное средство):])
    count += (new_diff >=Observed_diff)
print(f'{n} перестановок меток произвели только {count} экземпляров с разницей')
print(f'по крайней мере столь же экстремально, как наблюдаемая разница {observed_diff:. 1f}.')
print(f'Одностороннее p-значение {count / n:.4f} заставляет нас отклонить нулевое значение')
print(f'гипотеза о том, что нет никакой разницы между лекарством и плацебо.')
 

Моделирование времени прибытия и предоставления услуг для многосерверной очереди:

 из heapq импортировать heapify, heapreplace
эксповариант случайного импорта, гаусс
среднее значение импорта из статистики, квантили
средний_приход_интервал = 5,6
среднее_время_обслуживания = 15,0
stdev_service_time = 3,5
число_серверов = 3
ждет = []
время прибытия = 0,0
серверы = [0.0] * число_серверов # время, когда каждый сервер становится доступным
нагрузить (серверы)
для я в диапазоне (1_000_000):
    время прибытия += экспериментальная переменная (1,0 / средний_интервал_прибытия)
    следующий_сервер_доступный = серверы[0]
    ожидание = макс (0,0, следующий_доступный_сервер - время_прибытия)
    ждет.добавить(подождать)
    service_duration = max(0,0, gauss(average_service_time, stdev_service_time))
    service_completed = время прибытия + ожидание + продолжительность обслуживания
    место для кучи (серверы, service_completed)
print(f'Среднее ожидание: {mean(waits):. 1f} Максимальное ожидание: {max(waits):.1f}')
print('Квартили:', [округление(q, 1) для q в квантилях(ожиданиях)])
 

См. также

Статистика для хакеров видеоурок от Джейк Вандерплас по статистическому анализу, используя всего несколько фундаментальных понятий включая моделирование, выборку, перетасовку и перекрестную проверку.

Экономическое моделирование симуляция рынка от Питер Норвиг, демонстрирующий эффективность использование многих инструментов и дистрибутивов, предоставляемых этим модулем (гаусс, равномерный, выборочный, бета-вариантный, выборочный, треугольный и случайный).

Конкретное введение в теорию вероятности (с использованием Python) учебник Питера Норвига, посвященный основы теории вероятностей, как писать симуляции и как выполнять анализ данных с помощью Python.

Рецепты

Эти рецепты показывают, как эффективно делать случайный выбор из комбинаторных итераторов в модуле itertools :

 def random_product(*args, repeat=1):
    "Случайный выбор из itertools. product(*args, **kwds)"
    pools = [кортеж(пул) для пула в аргументах] * повтор
    вернуть кортеж (карта (случайный выбор, пулы))
def random_permutation (итерируемый, r = нет):
    "Случайный выбор из itertools.permutations(iterable, r)"
    пул = кортеж (повторяемый)
    r = len(pool), если r равно None, иначе r
    возвращаемый кортеж (random.sample (pool, r))
def random_combination (итерируемый, r):
    "Случайный выбор из itertools.combinations(iterable, r)"
    пул = кортеж (повторяемый)
    n = длина (пул)
    индексы = отсортированные (random.sample (диапазон (n), r))
    возвращаемый кортеж (пул [i] для i в индексах)
def random_combination_with_replacement (итерируемый, r):
    «Выберите r элементов с заменой. Упорядочите результат, чтобы он соответствовал итерации».
    # Результат будет в set(itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)).
    пул = кортеж (повторяемый)
    n = длина (пул)
    индексы = отсортированные (random.choices (диапазон (n), k = r))
    возвращаемый кортеж (пул [i] для i в индексах)
 

По умолчанию random() возвращает числа, кратные 2⁻⁵³ в диапазоне 0,0 ≤ х < 1,0 . Все такие числа расположены через равные промежутки и точно можно представить как Python с плавающей запятой. Однако многие другие представимые числа с плавающей запятой в этом интервале не являются возможным выбором. Например, 0,05954861408025609 не является целым числом, кратным 2⁻⁵³.

Следующий рецепт использует другой подход. Все плавает в интервал возможны выборы. Мантисса происходит от униформы распределение целых чисел в диапазоне 2⁵² ≤ мантисса < 2⁵³ . показатель степени исходит из геометрического распределения, где показатели меньше чем -53 встречаются вдвое реже, чем следующий больший показатель.

 из случайного импорта Random
из математического импорта ldexp
класс FullRandom (случайный):
    определение случайного (я):
        мантисса = 0x10_0000_0000_0000 | self.getrandbits (52)
        экспонента = -53
        х = 0
        пока не х:
            х = self.getrandbits (32)
            экспонента += x.bit_length() - 32
        вернуть ldexp(мантисса, экспонента)
 

Все распределения с действительными значениями в классе будет использоваться новый метод:

 >>> fr = FullRandom()
>>> fr.