线性同余发生器 python

线性同余发生器（Linear Congruential Generator，LCG）是一种伪随机数生成算法，常用于计算机科学和统计学中。在Python中，可以使用以下代码实现线性同余发生器算法：

def lcg(seed, a, c, m, n):
    result = []
    for i in range(n):
        seed = (a * seed + c) % m
        result.append(seed)
    return result

其中，`seed`是种子值，`a`、`c`和`m`是线性同余发生器的参数，`n`是生成随机数的个数。该函数返回一个列表，包含生成的随机数。

例如，使用`seed=0`、`a=1664525`、`c=1013904223`、`m=2**32`和`n=10`，可以生成10个范围在0到2^32之间的随机数：

random_numbers = lcg(0, 1664525, 1013904223, 2**32, 10)
print(random_numbers)

输出结果为：

相关问题

python 频率发生器

在Python中，可以使用NumPy库的函数来创建频率发生器。首先，需要导入所需的函数，如下所示：

import numpy as np
from scipy import signal

然后，可以使用`signal.chirp`函数来生成频率发生器的信号。该函数可以生成一个线性调频信号，可以指定起始频率、结束频率、持续时间等参数。例如，下面的代码创建了一个从10 Hz到100 Hz的线性调频信号，＊＊＊```python
t = np.linspace(0, 1, 1000) # 生成时间序列
f0 = 10 # 起始频率
f1 = 100 # 结束频率
x = signal.chirp(t, f0, 1, f1) # 生成线性调频信号

接下来，可以使用Matplotlib库来绘制频率与时间的关系图。例如，可以使用以下代码来生成频率与时间的关系图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(t, x)
plt.xlabel('时间 (秒)')
plt.ylabel('频率 (Hz)')
plt.title('频率与时间关系图')
plt.grid(True)
plt.show()

这将绘制出频率与时间的关系图，其中横轴表示时间（秒），纵轴表示频率（Hz）。通过这种方法，你可以在Python中创建一个频率发生器，并绘制出频率与时间的关系图。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [Python频率与时间关系图](https://blog.csdn.net/weixin_35973657/article/details/113988723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

伪随机数发生器 LFSR

LFSR（线性反馈移位寄存器）是一种常用的伪随机数发生器。它是一种移位寄存器，通过将寄存器的位进行移位和异或操作来伪随机序列。LFSR的结构简单，易于实现，并且具有良好的统计特性。

下面是一个使用LFSR生成伪随机数的示例代码：

def lfsr(seed, taps):
    lfsr = seed
    while True:
        xor = lfsr & taps
        xor = (xor >> 1) ^ xor
        lfsr = (lfsr >> 1) | (xor << (len(bin(taps)) - 3))
        yield lfsr

seed = 0b10101010  # 初始种子
taps = 0b11000010  # 反馈多项式

generator = lfsr(seed, taps)
random_numbers = [next(generator) for _ in range(10)]

print(random_numbers)

这段代码中，`lfsr`函数接受一个初始种子和一个反馈多项式作为参数，返回一个生成器对象。通过调用`next`函数，我们可以逐个获取生成的伪随机数。在示例中，我们生成了10个伪随机数并打印输出。