Java中生成随机数区间的方法介绍

需积分: 5 0 下载量 105 浏览量 更新于2024-12-24 收藏 12KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Java中的random-between-num功能实现" 在Java编程语言中,生成一个指定范围内的随机数是一个常见且基础的需求。这个功能可以通过`java.util.Random`类来实现。在给定的文件标题“random-between-num”中,我们可以推断出这可能是一个示例项目,用于演示如何在Java中创建一个方法,该方法能够返回两个指定整数(包括这两个整数)之间的随机数。下面我们将详细解释相关的知识点。 知识点一:Java中的Random类 `java.util.Random`类是Java标准库中提供的一个用于生成伪随机数的类。它可以生成多种类型的随机数值,包括布尔值、整数、浮点数、以及生成随机字节等。使用Random类时,可以创建一个Random类的实例,然后通过这个实例调用相应的方法来获取随机数。 知识点二:生成随机整数 为了生成一个随机整数,首先需要创建Random类的一个实例。然后可以使用实例的`nextInt(int bound)`方法来生成一个从0(包含)到指定的上限(不包含)之间的随机整数。如果需要生成一个特定范围内的随机整数,比如从min到max之间,可以通过以下方式实现: ```java Random random = new Random(); int min = 10; int max = 50; int randomNum = min + random.nextInt(max - min + 1); ``` 在上面的代码中,`min`和`max`定义了随机数的范围。通过`random.nextInt(max - min + 1)`生成一个介于0到`max - min + 1`之间的随机整数,然后与`min`相加,确保生成的随机数至少为`min`值。 知识点三:方法封装 在编程实践中,通常会将功能代码封装成方法,以便复用。可以创建一个方法,例如`int getRandomNumberBetween(int min, int max)`,这样就可以轻松地在任何需要的地方调用此方法来获取指定范围内的随机数。 知识点四:Java项目的结构和组织 在提到的“random-between-num-master”中,我们可以假设这可能是GitHub上的一个项目仓库名称。在这样的项目中,通常会有一个或多个Java源代码文件(.java文件),以及可能的资源文件、构建脚本(如Maven或Gradle的构建文件)和其他配置文件。项目的目录结构通常会遵循Maven或Gradle的约定,将源代码、资源和测试代码分别放在不同的目录下。 知识点五:版本控制和开源仓库 由于使用了“master”作为项目名称的一部分,它可能是指出这是项目的主要或默认分支。在GitHub上,master通常被用作项目的默认分支。开发者可以使用Git进行版本控制,将代码更改推送到GitHub等远程仓库,以便进行协作和备份。GitHub不仅提供了代码托管服务,还提供了问题跟踪、 Wiki页面和持续集成(CI)等功能。 总结以上知识点,我们可以构建一个名为“random-between-num”的Java方法,该方法利用`java.util.Random`类来生成指定范围内的随机整数。同时,这个功能可以被封装在一个项目中,如“random-between-num-master”,并且这个项目可以通过Git进行版本控制,并托管在GitHub等代码托管平台上。这样的项目不仅可以用于个人学习和实践,还可以作为开源项目共享给其他开发者。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前,经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

2023-06-07 上传