Come ottenere un numero casuale tra un intervallo float?

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randrange(start, stop)accetta solo argomenti interi. Quindi come posso ottenere un numero casuale tra due valori float?

python random floating-point

— Slittino di mantide
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Se volevi numpy è np.random.uniform(start, stop)o np.random.uniform(start, stop, samples)se volevi più campioni. Altrimenti le risposte di seguito sono le migliori.

— Sachinruk,

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Usa random.uniform (a, b) :

>>> random.uniform(1.5, 1.9)
1.8733202628557872

— Yuri Stuken
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questo potrebbe teoricamente produrre 1.5 e 1.9? o produrrebbe solo 1,50 ~ 1 e 1,89 ~?

— Musixauce3000,

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@ Musixauce3000 Risposta breve: Sì. Risposta più lunga: se guardi la documentazione che afferma Returns a random floating point number N such that a <= N <= b for a <= b and b <= N <= a for b < aIn altre parole, l'output Npuò essere uguale a input ae b. In questo caso 1.5e 1.9.

— Dan

C'è un altro modo per farlo senza usare la .uniformfunzione, ma invece con uno dei due .randomo randrange?

— DerryckDX

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@DerryckDX 1.5 + random.random() * (1.9 - 1.5)dovrebbe farlo, anche se secondo le specifiche questo non tornerà mai esattamente 1.9(anche in teoria).

— Yonatan N

@ Musixauce3000 sembra uniform(a, b)implementato come a + (b-a) * random()e restituisce un numero casuale nell'intervallo [a, b) o [a, b] a seconda dell'arrotondamento di github.com/python/cpython/blob/…

— Pavel

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random.uniform(a, b)sembra essere quello che stai cercando. Dai documenti:

Restituisce un numero a virgola mobile casuale N tale che a <= N <= b per a <= b e b <= N <= a per b <a.

Vedi qui .

— garnertb
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se vuoi generare un float casuale con N cifre a destra del punto, puoi farlo:

round(random.uniform(1,2), N)

il secondo argomento è il numero di decimali.

— Baurin Leza
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Non so perché questo non abbia più voti, gli altri non avevano il meccanismo di arrotondamento.

— TheTechRobo36414519

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Più comunemente, useresti:

import random
random.uniform(a, b) # range [a, b) or [a, b] depending on floating-point rounding

Python fornisce altre distribuzioni se necessario.

Se hai numpygià importato, puoi usare il suo equivalente:

import numpy as np
np.random.uniform(a, b) # range [a, b)

Ancora una volta, se hai bisogno di un'altra distribuzione, numpyfornisce le stesse distribuzioni di Python, così come molte altre aggiuntive .

— stwykd
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