python 随机二进制列表,均匀分布
python random binary list, evenly distributed
我有代码可以创建任意长度的二进制列表,并打开随机位数:
rand_binary_list = lambda n: [random.randint(0,1) for b in range(1,n+1)]
rand_binary_list(10)
这个 returns 像这样:
[0,1,1,0,1,0,1,0,0,0]
如果你 运行 它一百万次你会得到一个钟形曲线分布,其中 sum(rand_binary_list(10))
比 1
更频繁地 5
或10
.
我更喜欢打开 10 个中的 1 个与打开其中一半的可能性相同。开启的位数应该是均匀分布的。
我不确定如何在不损害随机性完整性的情况下做到这一点。有什么想法吗?
编辑:
我想明确地展示这个钟形曲线现象,所以这里是:
>>> import random
>>> rand_binary_list = lambda n: [random.randint(0,1) for b in range(1,n+1)]
>>> counts = {0:0,1:0,2:0,3:0,4:0,5:0,6:0,7:0,8:0,9:0,10:0}
>>> for i in range(10000):
... x = sum(rand_binary_list(10))
... counts[x] = counts[x] + 1
...
>>> counts[0]
7
>>> counts[1]
89
>>> counts[2]
454
>>> counts[3]
1217
>>> counts[4]
2017
>>> counts[5]
2465
>>> counts[6]
1995
>>> counts[7]
1183
>>> counts[8]
460
>>> counts[9]
107
>>> counts[10]
6
看看打开 5 的机会比打开 1 位的机会高得多?
像这样:
def randbitlist(n=10):
n_on = random.randint(0, n)
n_off = n - n_on
result = [1]*n_on + [0]*n_off
random.shuffle(result)
return result
位数"on"应该均匀分布在[0,n](含)内,然后选择的那些位数将均匀分布在整个列表中。
我有代码可以创建任意长度的二进制列表,并打开随机位数:
rand_binary_list = lambda n: [random.randint(0,1) for b in range(1,n+1)]
rand_binary_list(10)
这个 returns 像这样:
[0,1,1,0,1,0,1,0,0,0]
如果你 运行 它一百万次你会得到一个钟形曲线分布,其中 sum(rand_binary_list(10))
比 1
更频繁地 5
或10
.
我更喜欢打开 10 个中的 1 个与打开其中一半的可能性相同。开启的位数应该是均匀分布的。
我不确定如何在不损害随机性完整性的情况下做到这一点。有什么想法吗?
编辑:
我想明确地展示这个钟形曲线现象,所以这里是:
>>> import random
>>> rand_binary_list = lambda n: [random.randint(0,1) for b in range(1,n+1)]
>>> counts = {0:0,1:0,2:0,3:0,4:0,5:0,6:0,7:0,8:0,9:0,10:0}
>>> for i in range(10000):
... x = sum(rand_binary_list(10))
... counts[x] = counts[x] + 1
...
>>> counts[0]
7
>>> counts[1]
89
>>> counts[2]
454
>>> counts[3]
1217
>>> counts[4]
2017
>>> counts[5]
2465
>>> counts[6]
1995
>>> counts[7]
1183
>>> counts[8]
460
>>> counts[9]
107
>>> counts[10]
6
看看打开 5 的机会比打开 1 位的机会高得多?
像这样:
def randbitlist(n=10):
n_on = random.randint(0, n)
n_off = n - n_on
result = [1]*n_on + [0]*n_off
random.shuffle(result)
return result
位数"on"应该均匀分布在[0,n](含)内,然后选择的那些位数将均匀分布在整个列表中。