import random
时间: 2024-03-23 19:34:31 浏览: 21
import random是Python中的一个内置模块,用于生成随数和进行随机选择操作。它提供了一系列的函数来满足不同的随机需求。
常用的random模块函数包括:
1. random.random():生成一个0到1之间的随机浮点数。
2. random.randint(a, b):生成一个指定范围内的随机整数,包括a和b。
3. random.choice(seq):从序列中随机选择一个元素。
4. random.shuffle(seq):将序列中的元素随机排序。
5. random.sample(population, k):从指定的序列中随机选择k个元素,返回一个新的列表。
这些函数可以用于各种场景,例如生成随机密码、随机选择列表中的元素、洗牌等。
相关问题
利用蒙特卡洛方法,可以通过计算圆的面积来计算 π。令 G 为以(2, 1)为中心、半径长度为 4 的圆。选择一个合适的矩形 B,在该矩形内生成大量的随机点。如果(x−x c ) 2 +(y−y c ) 2 <R 2 ,那么点(x,y)位于以(x c ,y c )为中心、半径为 R 的圆内。根据提示,在右侧编辑器补充代码,通过蒙特卡罗模拟计算 πfrom numpy import random random.seed(10) N = 100000 M = 0 #----------end----------- #----------end----------- m = M/N print("%.2f" %(4*m))
下面是补充完整的代码:
```python
from numpy import random
random.seed(10)
N = 100000
M = 0
for i in range(N):
x, y = random.uniform(-2, 2), random.uniform(-1, 3)
if (x-2)**2 + (y-1)**2 < 4**2:
M += 1
m = M/N
print("%.2f" %(4*m))
```
解释一下代码的实现思路:
我们选定以(2, 1)为中心、半径长度为 4 的圆 G,将其内切于矩形 B 中。接着我们在矩形 B 内生成 N 个坐标随机的点,然后判断每个点是否在圆 G 内。如果在圆 G 内,就累加计数器 M。
最后根据蒙特卡罗方法的计算公式:π ≈ 4M/N,计算 π 的值,并用 "%.2f" %(4*m) 将结果四舍五入保留两位小数输出。
这个例子展示了蒙特卡洛方法在计算 π 中的应用,也是蒙特卡洛方法在各种实际问题中的常见应用之一。
编程要求 根据提示,在右侧编辑器补充代码,完善一维随机游走程序,使得向右移动的概率为 r,向左移动的概率为 1-r(生成中的数字,而不是{1,2}中的整数)。在 n s 步后计算 n p 个粒子的平均位置。 在数学上可以证明,在n p →∞时,平均位置逼近rn s −(1−r)n s (n s 是步数)。 请你编写函数 random_walk1D_drift(np, ns, r),返回 np 个粒子随机游走 ns 步(每步右移概率为 r)后平均位置的估算值import random random.seed(10) def random_walk1D_drift(np, ns, r): #---------begin----------- #---------end----------- np = 1000 # 粒子数量 for r in [0.3, 0.7]: # 右移概率 for ns in [100, 200]: # 步数 m=random_walk1D_drift(np, ns, r) # 打印结果 print('粒子理论位置: %.5f' %(r*ns-(1-r)*ns)) print('粒子实际平均位置: %.5f' %(m))
import random
def random_walk1D_drift(np, ns, r):
total_pos = 0
for i in range(np):
pos = 0
for j in range(ns):
if random.random() < r:
pos += 1
else:
pos -= 1
total_pos += pos
return total_pos/np
np = 1000 # 粒子数量
for r in [0.3, 0.7]: # 右移概率
for ns in [100, 200]: # 步数
m=random_walk1D_drift(np, ns, r)
# 打印结果
print('粒子理论位置: %.5f' %(r*ns-(1-r)*ns))
print('粒子实际平均位置: %.5f' %(m))