python random.int期望

时间: 2023-11-15 16:58:17 浏览: 65
Python中的random模块提供了许多随机数生成函数,其中包括randint()函数Python中的random模块提供了许多随机数生成函数,其中包括randint()函数。randint()函数用于生成指定范围内的随机整数,其期望值为所给定范围的中间值。例如,如果你使用randint(1, 10)生成1到10之间的随机整数,那么期望值就是(1+10)/2=5.5。需要注意的是,这只是一个期望值,实际生成的随机数可能会偏离这个值。
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Y = np.zeros((1, n)) np.random.seed(int(np.random.random()*100)) X= np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n) Y = Y[0]

C知道: 根据你的代码,你想生成一个长度为n的正态分布随机数数组X,并将Y初始化为一个长度为n的全零数组。然后,你使用随机数种子初始化 `np.random` 模块,并将Y重新赋值为X数组的第一行。下面是对应的代码: ```python import numpy as np n = 10 # 假设n为10 En = 0 # 假设期望值为0 He = 1 # 假设标准差为1 Y = np.zeros((1, n)) np.random.seed(int(np.random.random() * 100)) X = np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n) Y = X[0] ``` 在这段代码中,我们首先创建了一个形状为(1, n)的全零数组Y。然后,我们使用随机数种子初始化 `np.random` 模块,以确保每次生成的随机数序列都是相同的。接下来,我们使用 `np.random.normal` 函数生成符合正态分布的随机数数组X,并将其赋值给Y的第一行。 希望这个解答能够帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。

有一个n面的骰子,每一面分别为1~n,不断投掷骰子,直到骰子上的数累加超过50停止,问这累加和的平均值是多少(数学期望) 输入一个整数,即骰子的面数 输出一个小数,保留1位小数, 按题意的这累加和的平均值是多少n=int(input()) plus=0 h=0 import random for i in range (n): while plus<50: a=random.randint(1,n+1) plus=plus+a h=plus+h p=h/n print("%.1f"%p)怎么改

你的代码有一些问题,可能会导致无法得到正确的结果。下面是修改后的代码: ```python import random n = int(input()) total_sum = 0 # 累加和 count = 0 # 投掷次数 while total_sum < 50: num = random.randint(1, n) total_sum += num count += 1 average = total_sum / count print('%.1f' % average) ``` 这个代码首先读入一个整数 `n`,代表骰子的面数。然后进入一个循环,每次投掷骰子并将结果加到累加和中,同时记录投掷的次数。当累加和超过 50 时,退出循环。最后计算出平均值并输出。注意,结果需要保留一位小数,可以使用字符串格式化输出的方式实现。

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请帮我检查如下代码,检查为什么在cmd中命令pyinstaller thatname.py后,成功打包为一个程序,但是程序运行时可以输入数据,但是没有数据输出?import random # 1数据段:这里的数据段输入以32.5-40.7这样的数据形式进行,目前设计是输入一个数据段,这里应当考虑使用什么方法再不用大幅度调整代码 # 的情况下就可实现多个数据段输入,总之先实现单个输入的结果数据,打通程序运行逻辑。 def fun(): range_in = input('请以33.5-42.888这种样式输入数据段(或者其他字符进行分隔):') range_lis = range_in.split('-') range_num = [] for i in range_lis: range_num.append(float(i)) range_num = tuple(range_num) print(range_num) # 2厌烦点 hate_point = float(input('请输入厌烦点(单位M):')) # 3筛选宽度 width = float(input('请输入筛选宽度(单位M):')) # 4筛选期望数 hop = int(input('请输入筛选期望次数:')) # 5输出结果 out_list = [] # 下面进行宽度、数据段、厌烦点的合理性验证,即保证宽度<被厌烦点分隔的数据段中的最小值 if width < hate_point - range_num[0] or width < range_num[1] - hate_point: print('数据逻辑符合') while len(out_list) < hop: out = random.uniform(range_num[0], range_num[1]) # out是在数据段中随机筛选出的一个点,下面对这个点进行验证 if out + width <= range_num[1] and not (out <= hate_point <= out + width): out_list.append((out, out + width)) print(f'{out}-{out + width}') else: continue print(out_list) else: print('数据逻辑不符合,无法随机出符合要求的期望值') if __name__ == '__main__': fun()

给你提供了完整代码,但在运行以下代码时出现上述错误,该如何解决?Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

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