如何创建受限随机数
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作者:
@小白创作中心
如何创建受限随机数
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/D0126_/article/details/137257581
在实际问题中,我们经常需要生成一组随机数,但它们受某些约束条件的限制。例如,我们需要创建一组总和为 100 的 5 个随机数,但第一个随机数的取值范围是 10 到 30,第二个随机数的取值范围是 5 到 20,以此类推。如何创建这样的随机数呢?
解决方案
对于这个问题,有几种不同的解决方案:
方法一:使用嵌套循环
我们可以使用嵌套循环来生成满足条件的随机数。外层循环负责生成第一个随机数,内层循环负责生成剩下的随机数。需要注意的是,内层循环在生成随机数时需要考虑已经生成的随机数,以确保总和为 100。
import random
# 首先定义随机数的范围
range1 = range(10, 31)
range2 = range(5, 21)
range3 = range(10, 26)
range4 = range(5, 16)
range5 = range(10, 26)
# 外层循环负责生成第一个随机数
for x1 in range1:
# 内层循环负责生成剩下的随机数
for x2 in range2:
for x3 in range3:
for x4 in range4:
for x5 in range5:
# 如果总和为 100,则输出结果
if x1 + x2 + x3 + x4 + x5 == 100:
print(x1, x2, x3, x4, x5)
方法二:使用库函数
NumPy 库提供了各种随机数生成函数,我们可以使用它们来生成满足条件的随机数。具体来说,我们可以使用 numpy.random.choice() 函数来生成随机数,并使用 numpy.random.multinomial() 函数来生成满足特定条件的随机数。
import numpy as np
# 首先定义随机数的范围
range1 = np.arange(10, 31)
range2 = np.arange(5, 21)
range3 = np.arange(10, 26)
range4 = np.arange(5, 16)
range5 = np.arange(10, 26)
# 使用 numpy.random.choice() 函数生成随机数
x1 = np.random.choice(range1)
x2 = np.random.choice(range2)
x3 = np.random.choice(range3)
x4 = np.random.choice(range4)
x5 = np.random.choice(range5)
# 使用 numpy.random.multinomial() 函数生成满足特定条件的随机数
n = 100
p = [1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5]
x = np.random.multinomial(n, p)
# 输出结果
print(x)
方法三:使用定制算法
除了上述两种方法外,我们还可以使用定制算法来生成满足条件的随机数。例如,我们可以使用以下算法来生成 5 个总和为 100 的随机数:
- 首先生成一个随机数 x1,取值范围是 [10, 30]。
- 然后生成一个随机数 x2,取值范围是 [5, 20],并且满足 x1 + x2 <= 100。
- 然后生成一个随机数 x3,取值范围是 [10, 25],并且满足 x1 + x2 + x3 <= 100。
- 然后生成一个随机数 x4,取值范围是 [5, 15],并且满足 x1 + x2 + x3 + x4 <= 100。
- 最后生成一个随机数 x5,使得 x1 + x2 + x3 + x4 + x5 = 100。
import random
# 首先定义随机数的范围
range1 = range(10, 31)
range2 = range(5, 21)
range3 = range(10, 26)
range4 = range(5, 16)
# 使用定制算法生成随机数
x1 = random.choice(range1)
x2 = random.choice([x for x in range2 if x1 + x <= 100])
x3 = random.choice([x for x in range3 if x1 + x2 + x <= 100])
x4 = random.choice([x for x in range4 if x1 + x2 + x3 + x <= 100])
x5 = 100 - (x1 + x2 + x3 + x4)
# 输出结果
print(x1, x2, x3, x4, x5)
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