


Wie generiert man Zufallszahlen mit fester Summe und garantierter Gleichverteilung?
Zufallszahlen mit einer festen Summe generieren
Die Herausforderung besteht darin, eine Reihe von Pseudozufallszahlen zu generieren, deren Summe einem vordefinierten Wert entspricht . Konkret geht es darum, wie man vier Zahlen generiert, die addiert 40 ergeben.
Anstatt sich auf eine Methode zu verlassen, die die Verteilung der ersten Zahl verzerren könnte, wird ein einheitlicherer Ansatz verwendet. Die Lösung verwendet eine Strategie, bei der der vordefinierte Wert mithilfe zufällig ausgewählter Teiler in kleinere Segmente unterteilt wird.
Angenommen, wir haben vier zufällige positive ganze Zahlen (e, f, g und h), sodass 0
a = e
b = f - e
c = g - f
d = 40 - g
Diese Technik garantiert eine gleiche Wahrscheinlichkeit für jeden Zahlensatz und sorgt so für eine gleichmäßige Verteilung. Die resultierenden Zufallszahlen erfüllen die Anforderung der Summierung auf den vordefinierten Wert.
In Erweiterung dieses Konzepts generiert die folgende Python-Funktion eine Zufallsliste positiver Ganzzahlen, die eine bestimmte Summe ergeben:
<code class="python">import random def constrained_sum_sample_pos(n, total): """Return a randomly chosen list of n positive integers summing to total. Each such list is equally likely to occur.""" dividers = sorted(random.sample(range(1, total), n - 1)) return [a - b for a, b in zip(dividers + [total], [0] + dividers)]</code>
Um nicht negative ganze Zahlen zu erzeugen, wird eine zusätzliche Transformation verwendet:
<code class="python">def constrained_sum_sample_nonneg(n, total): """Return a randomly chosen list of n nonnegative integers summing to total. Each such list is equally likely to occur.""" return [x - 1 for x in constrained_sum_sample_pos(n, total + n)]</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie generiert man Zufallszahlen mit fester Summe und garantierter Gleichverteilung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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