python - 0.1 から 1.0 の間の乱数を生成します。パイソン

Question

0.1 から 1.0 の間の乱数を生成しようとしています。rand.randint整数を返すため使用できません。も試しrandom.uniform(0.1,1.0)ましたが、値 >= 0.1 および < 1.0 を返します。検索には 1.0 も含まれているため、これは使用できません。

他の誰かがこの問題について考えを持っていますか?

Answer 1

Random.uniform() ただ：

def uniform(self, a, b):
    "Get a random number in the range [a, b) or [a, b] depending on rounding."
    return a + (b-a) * self.random()

whereself.random()は範囲内の乱数を返します[0.0, 1.0)。

Python (および他の多くの言語) は、浮動小数点を使用して実数を表します。どのよう0.1に表現されるかは、ドキュメントで詳しく説明されています。

from __future__ import division

BPF = 53 # assume IEEE 754 double-precision binary floating-point format
N = BPF + 3
assert 0.1 == 7205759403792794 / 2 ** N

精度を失うことなく[0.1, 1](包括的) で乱数を見つけることができます。randint()

n, m = 7205759403792794, 2 ** N
f = randint(n, m) / m

randint(n, m)[n, m]は(包括的)にランダムな整数を返すため、上記のメソッドは にすべての浮動小数点数を返す可能性があり[0.1, 1]ます。

x別の方法は、そのような最小のものを見つけてx > 1使用することです。

f = uniform(.1, x)
while f > 1:
    f = uniform(.1, x)

x精度の低下を防ぎ、呼び出し回数を減らすために、最小値にする必要がありますuniform()。

import sys
# from itertools import count

# decimal.Decimal(1).next_plus() analog
# x = next(x for i in count(1) for x in [(2**BPF + i) / 2**BPF] if x > 1)
x = 1 + sys.float_info.epsilon

どちらのソリューションも、ランダム分布の均一性を維持します (スキューなし)。

Answer 2

標準的な方法はrandom.random() * 0.9 + 0.1（random.uniform()内部的にこれを行います）です。これは、0.1 から 1.0 の間の数値を上限なしで返します。

ちょっと待って！0.1 (別名 ¹/₁₀) には明確な 2 進数表現 (10 進数の 1/3) がありません! したがって、コンピューターが内部的に表現できないという理由だけで、真の 0.1 を取得することはできません。ごめん ;-）

Answer 3

random.randint(1, 10)/100.0 を試してください