IDL中生成随机数
verilog的random函数
verilog的random函数Verilog的Random函数在Verilog中，Random函数是一种用于生成随机数的函数。
随机数在硬件设计中具有重要的作用，可以模拟不确定性和随机事件，使设计更加灵活和健壮。
本文将介绍Verilog中的Random函数及其应用。
一、Random函数的基本原理在Verilog中，Random函数是通过伪随机数生成器（PRNG）来产生随机数的。
PRNG是一种基于确定性算法的随机数生成器，它通过一个起始种子值，按照一定的算法生成一系列看似随机的数值。
当使用同样的种子值时，PRNG所生成的随机数序列是完全相同的。
在Verilog中，Random函数是通过系统函数$random来实现的。
$random函数返回一个32位的随机数值，其范围是0到2^32-1。
二、Random函数的用法在Verilog中，我们可以使用Random函数来生成随机数，然后根据需求进行相应的处理。
下面是一些Random函数的常见用法：1. 生成随机数可以使用Random函数来生成一个随机数，并将其赋值给一个变量。
例如：reg [7:0] random_num;initial beginrandom_num = $random;$display("Random number: %d", random_num);end```2. 生成指定范围的随机数可以使用Random函数生成指定范围的随机数。
例如，生成一个0到9之间的随机数：```verilogreg [3:0] random_num;initial beginrandom_num = $random % 10;$display("Random number: %d", random_num);end```3. 生成随机布尔值可以使用Random函数生成随机的布尔值。
例如，生成一个随机的1或0：reg rand_bit;initial beginrand_bit = $random % 2;$display("Random bit: %b", rand_bit);end```4. 生成随机地址在某些情况下，我们需要生成随机的地址值。
随机数的生成方法
在一定的统计意义下可作为随机样本 X1，X2，…，Xn 的一组样本值，称r1 , r2 , … , rn一组具有与X相 同分布的随机数. 例1 设随机变量X～B(1, 0.5), 模拟该随机变 量X的一组样本值. 一种简单的方法是 抛一枚均匀硬币，观察出现正反面的情况， 出现正面记为数值“1”,否则记为“0”得： 0，0，1，0，1，1，1，0，1，0，0，0， 0，1，1，0，1，0, … 可看成总体X 的一系列样本值,或称产生了 一系列具有两点分布的随机数.
} { X xn }
有
P{ X xn } pn ,
(n 1,2,)
产生X的随机数的算法步骤 ： (1) 产生一个(0, 1)区间上均匀分布随机数r(RND);
(2) 若 P(n－1)＜r≤P(n) ，则令X 取值为xn. 例3 离散型随机变量X的分布律如下 X=x 0 P(x) 0.3 1 0.3 2 0.4
数学软件有产生常用分布随机数的功能
需要数据 量很大时 不太有效 需要寻求一种简便、经济、可靠, 并能在 计算机上实现的产生随机数的方法.
对特殊分布
二.均匀分布随机数的产生 最常用、最基础的随 机数是在（0,1）区间 内均匀分布的随机数 (简记为RND)
理解为：随机 变量X～U(0,1) 的一组样本值 的模拟值
2. 数列{rn}本质上是实数列, 给定初始值由递推 公式计算出的一串确定的数列.
从计算机中直接调用 某种分布的随机数同样存 在类似问题.
解决方法与思路： 1. 选择模拟参数 2. 对数列进行统计检验
不能简单 等同于真 正意义的 随机数.
1. 选择模拟参数 1） 周期的长度取决于参数x0, 入, M的选择； 2） 通过适当选取参数可以改善随机数的统计 性质. 几组供参考的参数值： x。=1，λ=7，M=1010 （L=5×107）
sql生成随机数以及不重复随机数
sql⽣成随机数以及不重复随机数背景：想在表中随机取10条记录，让取出来的数据不重复（表中必须是有个递增列,且递增从1开始间隔为1）。
数据表：CREATE TABLE testable(id INT IDENTITY(1,1),myname NVARCHAR(1000),insertedTime DATETIME DEFAULT SYSDATETIME())表中共有100条数据，如下省略……1. ⾸先想到的是MSSQL⾃带的newid()采⽤这种⽅法时，需要将表中所有记录与newid()⽣成的值进⾏⽐较从⽽进⾏排序。
因此，如果表中的记录较多，操作会⾮常缓慢。
Gift163DB14 * dbo.testable NEWID()缺点：1. 取出的10条数据会出现重复 2.当数据表数据很多的时候，速度将很慢（每次重新计算newid）2. ⾃定义函数返回⼀个表，表中记录的是随机⽣成的N个id值。
1）rand()⽣成随机数 rand()*count,CEILING,floor⽤法2）如果临时表中⽆此数据，则放⼊，否则重新⽣成3）直到N条记录已经⽣成注意：标量函数function内不能出现rand()⽅法，变通下⽣成个view v_random，然后在函数内调⽤ v_random获取随机数v_randomCEILING(rand()*51) random --注意51，⽣成的是1到51之间的数字，因为事先知道数据库中有51条记录⾃定义函数代码如下：randomIntStringWithCommaSplit(@counts ) –counts 表明返回的个数@t (filed1 ) --返回表@t，有个int类型的 field列@randomInt@i@i=0@i<@counts@randomInt= random v_random--不能是 SET @randomInt=SELECT random FROM v_random( 1 * @t filed1=@randomInt)@t (@randomInt)@i=@i+1上⾯函数返回的是⼀个表类型，表中有个int字段，存放要查找的N个不同的keyId （keyId为要查找表的递增列，且递增为1，从1开始递增）所以返回的表中存放的数据是 dbo.Articles中的id列的值。
随机数生成及控制
随机数生成及控制对于随机数，大家都知道，计算机不可能产生完全随机的数字，所谓的随机数发生器都是通过一定的算法对事先选定的随机种子做复杂的运算，用产生的结果来近似的模拟完全随机数，这种随机数被称作伪随机数。
伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。
所选数字并不具有完全的随机性，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。
伪随机数的选择是从随机种子开始的，所以为了保证每次得到的伪随机数都足够地“随机”，随机种子的选择就显得非常重要。
如果随机种子一样，那么同一个随机数发生器产生的随机数也会一样。
一般地，我们使用同系统时间有关的参数作为随机种子，这也是.net中的随机数发生器默认采用的方法。
我们可以使用两种方式初始化一个随机数发生器：第一种方法不指定随机种子，系统自动选取当前时间作为随机种子：Random ro = new Random();第二种方法可以指定一个int型参数作为随机种子：int iSeed=10;Random ro = new Random(10);之后，我们就可以使用这个Random类的对象来产生随机数，这时候要用到Random.Next()方法。
这个方法使用相当灵活，你甚至可以指定产生的随机数的上下限。
不指定上下限的使用如下：int iResult;iResult=ro.Next();下面的代码指定返回小于100的随机数：int iResult;int iUp=100;iResult=ro.Next(iUp);而下面这段代码则指定返回值必须在50-100的范围之内：int iResult;int iUp=100;int iDown=50;iResult=ro.Next(iDown,iUp);除了Random.Next()方法之外，Random类还提供了Random.NextDouble()方法产生一个范围在0.0-1.0之间的随机的双精度浮点数：double dResult;dResult=ro.NextDouble();综上所述，我们可以通过控制生成的数字来转化为字符类型，这些数字就是所对应字符的Unicode码（ASCII码中英文以及常用字符部分的码值与Unicode相同）。
随机数生成原理 实现方法 不同编程语言的随机数函数
1-0：Microsoft VC++产生随机数的原理：Srand ( )和Rand( )函数。
它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m)。
其中a，b，m都是常数。
因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。
Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。
它产生的随机数之间的相关性很小，取值范围是0—32767（int），即双字节（16位数），若用unsigned int 双字节是65535，四字节是4294967295，一般可以满足要求。
1-1：线性同余法：其中M是模数，A是乘数，C是增量，为初始值，当C=0时，称此算法为乘同余法；若C ≠0，则称算法为混合同余法，当C取不为零的适当数值时，有一些优点，但优点并不突出，故常取C=0。
模M大小是发生器周期长短的主要标志，常见有M为素数，取A为M的原根，则周期T=M-1。
例如：a=1220703125a=32719 （程序中用此组数）a=16807代码：void main( ){const int n=100;double a=32719,m=1,f[n+1],g[n],seed;m=pow(2,31);cout<<"设置m值为"<<m-1<<endl;cout<<"输入种子"<<endl; //输入种子cin>>seed;f[0]=seed;for(int i=1;i<=n;i++) //线性同余法生成随机数{f[i]=fmod((a*f[i-1]),(m-1));g[i-1]=f[i]/(m-1);cout.setf(ios::fixed);cout.precision(6); //设置输出精度cout<<i<<" "<<'\t'<<g[i-1]<<endl;}}结果分析：统计数据的平均值为：0.485653统计数据的方差为：0.3205761-2：人字映射递推公式就是有名的混沌映射中的“人字映射”或称“帐篷映射”，它的非周期轨道点的分布密度函数：人字映射与线性同余法结合，可产生统计性质优良的均匀随机数。
IDL中的数组操作
IDL中的数组ESRI中国（北京）有限公司2009年4月目录IDL中的数组 (1)1 前言 (2)2 数组 (2)2.1 创建数组 (2)2.1.1 赋值创建 (2)2.1.2 函数创建 (2)2.2 使用数组 (4)2.2.1 数组的存储 (4)2.2.2 引用数组 (6)2.3 运算 (7)2.3.1 数组运算 (7)2.3.2 数组运算函数 (9)2.3.3 矩阵运算 (18)1前言IDL是面向对象的第四代高级数据可视化与分析的语言，它完全面向矩阵计算加快了数据处理速度（IDL的第一个版本的原形是APL，是一种在数组运算上非常优秀的程序语言），在大数据的处理以及遥感影像的实时处理、分析及应用中有着很大优势。
由于自带了很多的函数，IDL在数组或矩阵的创建、运算操作中有着一系列的技巧。
要写出一个高效的IDL程序，必须知道怎么用数组来进行数据处理，对数组的创建和运算等进行了总结，如需函数的详细介绍请参考Help。
2数组IDL语言数组的维数为0～8维，数组的引用符号既可以用[]，也可以用()但推荐习惯使用[]，因为函数的引用采用()，故数组调用采用[]可以与此相区别，程序中可以加入COMPILE_OPT STRICTARR来增加数组引用的检查。
2.1创建数组2.1.1赋值创建数组可以在IDL命令行中建立。
建立一个两行三列的数组，如下所示：IDL> array=[[1,2,3],[4,5,6]]IDL> IDL> help,arrayARRAY INT = Array[3, 2]2.1.2函数创建2.1.2.1创建全零和索引数组1.特定函数可以用IDL的特定函数进行全零数组或索引数组的创建，表2-1是常用的数据类型数组的创建方式。
表2-1 不同类型的数组创建方式数据类型创建全0数组创建索引数组字节型 bytArr()bindgen() 16位有符号整型 intarr() indgen()32位有符号长整型 lonarr() lindgen()64位有符号整型 lon64arr() l64indgen()16位无符号整型 uintarr() uindgen()32位无符号长整型 ulongarr() ulindgen()64位无符号整型 ulon64arr() ul64indgen()浮点型 fltarr()findgen() 双精度浮点型 dblarr() dindgen()cindgen() 复数 complexarr()双精度复数 dcomplexarr() dcindgen()sindgen() 字符串 strarr()指针 ptrarr()对象 objarr()例如，创建100×100初始值为零的字节型数组，输入：IDL>array=BytArr(100,100)创建一个有100个元素的浮点型矢量，初始数值为从0到99，输入：IDL>vector=FIndGen(100)2.常规函数MAKE_ARRAY()函数调用格式为Result = MAKE_ARRAY ( [D1 [, ..., D8]] [, 关键字] [, /INDEX] [, DIMENSION = vector] [, /NOZERO] [, SIZE=vector] [, TYPE=type_code] [, V ALUE=value] )通过关键字的控制可以实现表2-1的函数的功能。
mysql的随机生成数字函数
mysql的随机生成数字函数介绍在MySQL数据库中，我们经常需要生成随机的数字来满足不同的需求，例如生成随机的订单号、生成随机的用户ID等。
为了满足这些需求，MySQL提供了多种随机生成数字的函数。
本文将详细介绍MySQL中常用的随机生成数字函数，并提供示例代码说明其使用方法和效果。
RAND函数RAND函数是MySQL中最常用的随机生成数字函数之一。
它可以生成一个0到1之间的随机浮点数。
使用方法如下：SELECT RAND();示例以下是一个使用RAND函数生成随机数字的示例：SELECT RAND() * 100;上述代码将生成一个0到100之间的随机浮点数。
ROUND函数ROUND函数可以将一个浮点数四舍五入为指定的小数位数。
我们可以结合RAND函数和ROUND函数来生成指定范围内的随机整数。
使用方法如下：SELECT ROUND(RAND() * (max - min) + min);其中，max是生成随机整数的最大值，min是生成随机整数的最小值。
示例以下是一个使用ROUND函数生成指定范围内随机整数的示例：SELECT ROUND(RAND() * (100 - 1) + 1);上述代码将生成一个1到100之间的随机整数。
FLOOR函数FLOOR函数可以将一个浮点数向下取整为最接近的整数。
我们可以结合RAND函数和FLOOR函数来生成指定范围内的随机整数。
使用方法如下：SELECT FLOOR(RAND() * (max - min + 1) + min);其中，max是生成随机整数的最大值，min是生成随机整数的最小值。
示例以下是一个使用FLOOR函数生成指定范围内随机整数的示例：SELECT FLOOR(RAND() * (100 - 1 + 1) + 1);上述代码将生成一个1到100之间的随机整数。
CEILING函数CEILING函数可以将一个浮点数向上取整为最接近的整数。
我们可以结合RAND函数和CEILING函数来生成指定范围内的随机整数。
详解用python生成随机数的几种方法
详解⽤python⽣成随机数的⼏种⽅法今天学习了⽤python⽣成仿真数据的⼀些基本⽅法和技巧，写成博客和⼤家分享⼀下。
本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中⽣成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某⼀区间内⽣成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。
1 从给定参数的正态分布中⽣成随机数当考虑从正态分布中⽣成随机数时，应当⾸先知道正态分布的均值和⽅差（标准差），有了这些，就可以调⽤python中现有的模块和函数来⽣成随机数了。
这⾥调⽤了Numpy模块中的random.normal函数，由于逻辑⾮参简单，所有直接贴上代码如下：import numpy as np# 定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale):""":param loc: 正态分布的均值:param scale: 正态分布的标准差:return:从正态分布中产⽣的随机数"""# 正态分布中的随机数⽣成number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调⽤n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2)# 打印结果print(n)# 结果:3.2751924434630582 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调⽤Numpy模块的random.uniform函数⽣成随机数。
import numpy as np# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产⽣的随机数"""# 均匀分布的随机数⽣成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调⽤n = get_uniform_random_number(low=2, high=4)# 打印结果print(n)# 结果:2.44624171401531143 按照指定概率⽣成随机数有时候我们需要按照指定的概率⽣成随机数，⽐如已知盒⼦中每种颜⾊的球的⽐例，猜测下⼀次取出的球的颜⾊。
IDL入门教程_06(在IDL中读写数据)
第六章在IDL中读写数据本章概要本章旨在介绍IDL中的常用的输入和输出程序。
IDL中的基本原则是：“只要有数据，就可以将其读进IDL”。
IDL没有格式要求，也没有特别要求在将数据带入IDL时对数据进行准备。
这使得IDL成为目前功能最强、最灵活的科学可视化分析语言。
具体来说，将学习：1.如何打开文件进行读写2.如何查找文件3.如何获得文件I/O的逻辑设备号4.如何获得机器的独立文件名5.如何读写ASCII或格式化的数据6.如何读写非格式化的或二进制数据7.如何处理大型数据文件8.如何读写通用的文件格式，如GIF和JEPG文件打开文件进行读写IDL中的所有输入和输出都是通过逻辑设备号完成的。
可以把一个逻辑设备设想为一个管道，这个管道连接着IDL和要读写的数据文件。
要从一个文件中读写数据，必须首先把一个逻辑设备号连接到一个特定的文件。
这就是IDL中三个Open命令的作用：openr 打开文件进行读。
openw 打开文件进行写。
openu 打开文件进行更新（也就是说，读和/或写）。
这三个命令的语法结构是完全相同的。
首先是命令名，后面是一个逻辑设备号和要与该逻辑设备号相连的文件名。
例如，将文件名temp596.dat和逻辑设备号20相连以便可以在此文件里面写入内容。
如下：OpenW, 20,‟temp596.dat‟将会看到Open命令更常用的书写方式。
例如，可能会看到类似于如下的IDL代码：OpenR, lun, filename此例中，变量lun保存了一个有效的逻辑设备号，变量filename代表一个机器特定的文件名，这个文件名将和此逻辑设备号联系起来。
注意，变量filename是一种机器特定的格式。
这意味着如果它含有特定的目录信息，它必须用本地机器的语法来表达。
而且它在某些机器（比如，UNIX机器）上具有大小写敏感性，因为在这些机器上文件名有大小写敏感性。
查找和选择数据文件IDL被广泛使用的原因之一，是IDL可以在许多不同的计算机操作系统中运行。
生成唯一随机码的方法及优缺点分析
⽣成唯⼀随机码的⽅法及优缺点分析现在的WEB中经常会需要产⽣⼀些邀请码、激活码。
需要是唯⼀并且随机的。
下⾯总结⼀些常⽤的产⽣随机码的⽅法从⽹络上采集了⼀些思路，做⼀下分析。
1. ⾃⼰写代码产⽣随机的数字和字母组合，每产⽣1个去查询该随机码是否已存在，如果已存在，则重新产⽣，直到不重复为⽌。
优点：没发现有啥优点。
缺点：产⽣速度慢，数据库交互频繁。
2. guid,该⽅法应该是⽤的⽐较多的。
优点：使⽤简单⽅便，不⽤⾃⼰编写额外的代码 缺点：占⽤数据库空间相对较⼤，特别是根据guid查询速度⽐较慢(毕竟是字符串)。
3. 主键+随机码的⽅式，我们产⽣的随机码保存到数据库肯定会有个主键，⽤该主键+随机字符来组合。
产⽣步骤： 1) 先从id⽣成器中获取id，⽐如是155. 2）填充成固定位数(⽐如8位)的字符串(不够位数的左边填0，超过位数直接使⽤该数字)，得到：00000155 3）在每个数字后⾯随机插⼊1个字母或其它⾮数字符号，得到：0A0F0R0Y0H1K5L5M这样就可以得到1个随机的唯⼀的邀请码了。
优点：使⽤也⽐较简单，不⽤查询数据库。
最⼤的优点是查询的时候，可以根据邀请码直接得到主键id， 然后根据id去数据库查询(速度很快)，再⽐较查询出来的邀请码和⽤户提交的邀请码是否⼀致。
缺点：需要使⽤id产⽣器，如果主键是数据库⾃增长的就不太好⽤(需要先进⼊数据库获取id，再更新邀请码)。
4. 有时候产品经理说，我要求邀请码都是数字的。
why？no why? 我喜欢。
1) 获取id: 155 2) 转换成8进制：233 3) 转为字符串，并在后⾯加'9'字符：2339 4）在后⾯随机产⽣若⼲个随机数字字符：233967524987转为8进制后就不会出现9这个字符，然后在后⾯加个'9'，这样就能确定唯⼀性。
最后在后⾯产⽣⼀些随机数字就可以。
优缺点同⽅法35.根据各路神仙的⽅法，构造⼀个看起来更像随机码的伪随机码1）随机⼀个数字+字母组合的随机码：U5Z1SG2）获取id：1553）转换成字符串，补齐长度到6位，补齐的字符使⽤⾮数字字符，可已在前⽅或者后⽅补齐（我这⾥是补在后⾯）：155XSF 4）把两个字符串连接在⼀起：U5Z1SG155XSF这个字符串是不是更想⼀个随机码了？优缺点与⽅法3同理来看看⽅法5的实现⽅法（以PHP为例）/*补位函数，使⽤⽅法：DispRepair('getstr',repaircode_length,'fillstr','type')功能：补齐字符串长度$gstr:原字符串$newlen：新字符串长度$fill：补位字符集，不能出现唯⼀标识中可能出现的字符type：类型，1为前补，其他值为后补*/function DispRepair($gstr,$disrepairlen,$fillstr,$type) {$length = $disrepairlen - strlen($gstr);//需要补齐的字符串长度if($length<1){return$gstr;}else{$newstr = "";//创建新字符串//要补齐的字符串，每⼀位都随机⼀次for ( $i=0; $i < $length; $i++ ){$newstr .= $fillstr[mt_rand(0,strlen($fillstr)-1)];//组装新字符串}if ($type == 1) {$gstr = $newstr.$gstr;//将新字符串填充到原字符串前⽅} else {$gstr .= $newstr;//将新字符串填充到原字符串后⽅}}return$gstr;}/**建码函数，使⽤⽅法：CreateCoupon ("id",code_length,repaircode_length)*功能：⽣成带唯⼀标识的伪随机码*$newid：int 唯⼀标识符*$newcodelen：int 第⼀段码值长度*$newdisrepairlen：int 第⼆段码值长度*/function CreateCoupon ($newid,$newcodelen,$newdisrepairlen){$codelen = $newcodelen;$id = $newid;$disrepairlen = $newdisrepairlen;$charset0 = 'ABCDEFGHKMNPRSTUVWXYZ23456789';//第⼀段随机码字符集，数字1,0与字母I，l,O过于形似，字符集中排除了这些字符$charset = 'ABCDEFGHKMNPRSTUVWXYZ';//补齐码值的字符集,ID为10进制，字符集中不能出现数字[0-9]，否则最终的字符串可能出现重复（尽管前半段与后半段同时重复的概率很低）$_len = strlen($charset0)-1;//字符集最⼤序号$coupon = "";//创建随机码变量//创建⼀个随机码，每⼀位都随机⼀次for ($i=0;$i<$codelen;$i++) {$coupon .= $charset0[mt_rand(0,$_len)];}$nid = DispRepair($id,$newdisrepairlen,$charset,"0");//调⽤补位函数补齐特征字符串，防⽌券码出现重复,⾮1为后补$coupon .= $nid;//组装成完整的随机码return$coupon;}CreateCoupon("155",6,6);我把补位与建码分成了两个函数进⾏封装，看起来有点⼉乱，⼤神些有什么见解欢迎指点。
IDL中生成随机数
idl中产生随机数主要有randomu和randomn两个函数分别生成均匀分布和正态分布的随机数参考下各自的帮助能够生成满足通常状态下任意要求的随机数
随机数，是数据处理和分析时经常要用到的，也有一篇文章《随机数的生成》对随机数 产生的原理和方法做了简单概述。 IDL 中产生随机数主要有 RANDOMU 和 RANDOMN 两个函数，分别生成均匀分布和正态 分布的随机数，参考下各自的帮助，能够生成满足通常状态下任意要求的随机数。
IDL> ;生成2*3的[0,100]范围内浮点随机数组 IDL> print,randomu(undefinevar,3,2)*100 13.9903 40.8773 73.1388 4.95458 7.30314 25.9772
IDL> ;生成2*3的[0,255]范围内的整型随机数组 IDL> print,fix(randomu(undefinevar,3,2)*255) 85 181 216 180 247 83
uuid 随机数的用法
UUID（通用唯一标识符）是一种用于唯一标识信息的标准化方法。
UUID通常表示为32个十六进制数字的字符串，由8-4-4-4-12个字符组成，如550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。
在许多编程语言中，都有用于生成UUID的库或函数。
以下是一些主要编程语言中生成UUID 的示例：Python在Python中，可以使用内置的uuid 模块来生成UUID：pythonCopy codeimport uuid# 生成一个随机UUIDrandom_uuid = uuid.uuid4()print(random_uuid)Java在Java中，可以使用java.util.UUID 类生成UUID：javaCopy codeimport java.util.UUID;// 生成一个随机UUIDUUID randomUUID = UUID.randomUUID();System.out.println(randomUUID);JavaScript (Node.js)在JavaScript中，可以使用uuid 模块（通常需要安装）：javascriptCopy codeconst { v4: uuidv4 } = require('uuid');// 生成一个随机UUIDconst randomUUID = uuidv4();console.log(randomUUID);C#在C#中，可以使用System.Guid 类生成UUID：csharpCopy codeusing System;class Program{static void Main(){// 生成一个随机UUIDGuid randomGuid = Guid.NewGuid();Console.WriteLine(randomGuid);}}这些代码片段会生成一个随机的UUID，该UUID是唯一的，通常用于唯一标识实体或信息。
LinuxShell生成随机数和随机字符串的方法示例
LinuxShell⽣成随机数和随机字符串的⽅法⽰例⽇常⽣活中，会经常⽤到随机数，使⽤场景⾮常⼴泛，例如买彩票、丢骰⼦、抽签、年会抽奖等。
Shell 下如何⽣成随机数呢，⽶扑博客特意写了本⽂，总结 Linux Shell 产⽣随机数的多种⽅法。
计算机产⽣的的只是“伪随机数”，不会产⽣绝对的随机数（是⼀种理想随机数）。
实际上，伪随机数和理想随机数也是相对的概念，例如伪随机数在1万万亿亿亿年内也⽆法重复，算是理想随机数么？伪随机数在⼤量重现时也并不⼀定保持唯⼀，但⼀个好的伪随机产⽣算法将可以产⽣⼀个⾮常长的不重复的序列，例如UUID（通⽤唯⼀识别码）在100亿年内才可⽤完。
1. 使⽤系统的 $RANDOM 变量（CentOS、Ubuntu、MacOS 都⽀持，但只有5位数随机）mimvp@ubuntu:~$ echo $RANDOM17617$RANDOM 的范围是 [0, 32767]⽰例：使⽤ for 循环来验证：#!/bin/bash# 2016.05.10function print_random() {for i in {1..10};doecho -e "$i \t $RANDOM"done}print_random运⾏结果：# sh mimvp_shell_rand.sh1 201912 168173 259714 14895 346 251837 9208 3159 1884510 29519如需要⽣成超过32767的随机数，可以⽤以下⽅法实现（有缺陷）例：⽣成 40,000,000~50,000,000 的随机数，但最后末尾五位数在随机变化，实现原理有缺陷#!/bin/bash# 2016.05.10## Linux 系统随机数 + 范围上限值后, 再取余function mimvp_random_bignum() {min=$1max=$2mid=$(($max-$min+1))num=$(($RANDOM+$max)) # 随机数+范围上限, 然后取余randnum=$(($num%$mid+$min)) # 随机数包含上下限边界数值echo $randnum}function print_random_bignum() {for i in {1..10};dobignum=$(mimvp_random_bignum 40000000 50000000)echo -e "$i \t $bignum"done}print_random_bignum运⾏结果：# sh mimvp_shell_rand.sh1 400224222 400142613 400227124 400166955 400265756 400321987 400266678 400160249 4001201010 40016143这⾥，还可以通过 awk 产⽣随机数，最⼤为6位随机数，其跟时间有关，系统时间⼀致则随机数都相同，没有 $RANDOM 随机性好# awk 'BEGIN{srand(); print rand()}'0.739505# awk 'BEGIN{srand(); print rand()*1000000}'8557672. 使⽤date +%s%N（CentOS、Ubuntu⽀持，MacOS不⽀持纳秒 +%N）通过 Linux / Unix 的时间戳来获取随机数# date +%S # 获取秒数, 2位数43# date +%s # 获取时间戳, 10位数, 从 1970-01-01 00:00:00 到当前的间隔的秒数1548739004# date +%N # 获取纳秒值, 9位数, CentOS、Ubuntu⽀持, 但 MacOS 不⽀持468529240说明：如果⽤时间戳 date +%s 做随机数，相同⼀秒的数据是⼀样的。
Python之random库的详细使用【生成随机数据】
Python之random库的详细使⽤【⽣成随机数据】前⾔① random 库是使⽤随机数的Python标准库。
②伪随机数：采⽤梅森旋转算法⽣成的随机序列中元素。
（随机数是随机产⽣的数据（⽐如抛硬币），但是计算机是不可能产⽣随机值，真正的随机数也是在特定条件下产⽣的确定值，计算机不能产⽣真正的随机数，那么伪随机数也就被称为随机数。
）③导⼊：import random⼀、基本随机数Python中产⽣随机数使⽤随机数种⼦来产⽣【只要种⼦相同，产⽣的随机序列，⽆论是每⼀个数，还是数与数之间的关系都是确定的，所以随机数种⼦确定了随机序列的产⽣】random.seed(a=None)设置随机种⼦数，可以是浮点数或整数，如果不设置的话，则random库默认以系统时间产⽣当作随机数种⼦，设置种⼦的好处是可以重复再现相同的随机数序列⼆、返回整数random.randrange语法格式两种写法random.randrange(stop)random.randrange(start, stop[, step])start：起始数字，包含（取得到 start 这个值）stop：末尾数字，不包含（取不到 stop 这个值）step：步长例如：# 栗⼦⼀for i in range(5):print(random.randrange(20))####174774# 栗⼦⼆for i in range(5):print(random.randrange(10, 20))####1314111717# 栗⼦三for i in range(5):print(random.randrange(10, 20, 2))####1212141410random.randint语法格式random.randint(a, b)返回随机整数N满⾜ a <= N <= b相当于 random.randrange(a, b+1)【a、b 都可以取得到值】例如：for i in range(5):print(random.randint(0,20))####19201163三、返回浮点数random.random()语法格式random.random()返回 [0.0, 1.0) 范围内的下⼀个随机浮点数例如：# 栗⼦⼀for i in range(5):print(random.random())####0.98294922431653350.434735064301057240.51987091872430760.64378843058207360.7216771961168909# 栗⼦⼆for i in range(5):print(math.ceil(random.random() * 1000))####77235232162127random.uniform(a, b)语法格式random.uniform(a, b)返回⼀个随机浮点数N当a <= b时，a <= N <= b当b <= a时，b <= N <= a例如：# 栗⼦⼀for i in range(5):print(random.uniform(1, 10))####2.62002620897545939.2205069114692353.02068967040147839.6709053303391741.170694187192196# 栗⼦⼆for i in range(5):print(random.uniform(8, 2))####2.6968427579542656.0587949351102757.5676312200151442.20576982022580744.454083664106361四、传递列表作为参数random.choicerandom.choice(seq)从⾮空序列 seq 返回⼀个随机元素如果 seq 为空，会抛出 IndexError例如：# 数字数组print(random.choice([1, 2, 3, 4, 5]))# 字母数组print(random.choice(["a", "b", "c"]))# 字母元组print(random.choice(("a", "b", "c")))# 字符串print(random.choice("abcdef"))# string 模块返回的⼤⼩写字母字符串print(random.choice(string.ascii_letters))# string 模块返回的数字字符串print(random.choice(string.digits))# string 模块返回的数字字符串+⼤⼩写字母字符串print(random.choice(string.digits + string.ascii_uppercase))####5ccel2Frandom.choices语法格式random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) populaiton：序列weights：普通权重cum_weights：累加权重k：选择次数weights 和 cum_weights 不能同时传，只能选择⼀个来传例如：①不带参数的栗⼦：可以重复取元素a = [1,2,3,4,5]print(random.choices(a,k=5))# 结果[5, 5, 3, 1, 5]②带 weight 的栗⼦⼀：a = [1, 2, 3, 4, 5]print(random.choices(a, weights=[0, 0, 1, 0, 0], k=5))# 结果[3,3,3,3,3]序列有多长，weights 对应的序列就得多长，每个位置都是⼀⼀对应像这⾥，3 的权重是 1，其他是 0 ，所以每次都取 3，因为它的权重最⾼，其他元素没有权重③带 weight 的栗⼦⼆：2 的权重更⼤，所以取到它的概率更⾼a = [1, 2, 3, 4, 5]print(random.choices(a, weights=[0, 2, 1, 0, 0], k=5))# 结果[2, 2, 2, 2, 3]④带 cum_weights 的栗⼦：a = [1, 2, 3, 4, 5]print(random.choices(a, cum_weights=[1, 1, 1, 1, 1], k=5))print(random.choices(a, cum_weights=[1, 4, 4, 4, 4], k=5))print(random.choices(a, cum_weights=[1, 2, 3, 4, 5], k=5))# 结果[1, 1, 1, 1, 1][2, 2, 1, 2, 1][5, 5, 1, 4, 2]random.shuffle语法格式random.shuffle(x[, random])将序列x随机打乱位置只能是列表；元组和字符串会报错random 暂时没找到有什么⽤，可以忽略例如：# 数字数组a = [1, 2, 3, 4, 5]random.shuffle(a)print(a)# 字母数组b = ["a", "b", "c"]random.shuffle(b)print(b)####[3, 5, 2, 4, 1]['a', 'c', 'b']random.sample语法格式random.sample(population, k)从 population 中取 k 个元素，组成新的列表并返回每次取元素都是不重复的，所以 population 的长度必须 ≥ k，否则会报错例如：# 数字数组print(random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3))# 字母数组print(random.sample(["a", "b", "c"], 3))# 字母元组print(random.sample(("a", "b", "c"), 3))# 字符串print(random.sample("abcdef", 3))# string 模块返回的⼤⼩写字母字符串print(random.sample(string.ascii_letters, 3))# string 模块返回的数字字符串print(random.sample(string.digits, 3))# string 模块返回的数字字符串+⼤⼩写字母字符串print(random.sample(string.digits + string.ascii_uppercase, 3))####[2, 1, 3] ['b', 'c', 'a'] ['a', 'b', 'c'] ['a', 'f', 'b'] ['M', 'w', 'W'] ['7', '1', '5'] ['R', '8', 'O']。
关于id生成的测试用例
关于id生成的测试用例标题：关于ID生成的测试用例一、概述在软件开发过程中，ID生成是一个常见的需求。
ID生成通常用于唯一标识数据，确保数据的唯一性和可追溯性。
本文将针对ID生成的各种情况进行测试用例设计，以保证ID生成的正确性和稳定性。
二、测试用例设计1. 雪花算法ID生成器雪花算法是一种常用的分布式唯一ID生成算法，通过时间戳、机器ID、数据中心ID和自增序列生成唯一的ID。
测试用例如下：- 测试1：确保生成的ID唯一性，不重复。
- 测试2：验证ID生成的顺序性，确保ID按照时间顺序递增。
- 测试3：验证多台机器上生成的ID唯一性，不同机器生成的ID 不相同。
2. UUID生成器UUID（Universally Unique Identifier）是一种由128位数字表示的标识符，能保证全球范围内的唯一性。
测试用例如下：- 测试1：验证生成的UUID的唯一性，不重复。
- 测试2：验证生成的UUID的长度是否为36位。
- 测试3：验证生成的UUID是否符合UUID标准格式（8-4-4-4-12）。
3. 数据库自增ID生成器数据库自增ID是一种常见的ID生成方式，通过数据库的自增字段实现。
测试用例如下：- 测试1：验证生成的ID是否自增，相邻两个ID的差值是否为1。
- 测试2：验证多个数据库连接生成的ID是否唯一，不重复。
4. 时间戳ID生成器时间戳ID生成器通过将当前时间转换为字符串形式作为ID，保证了ID的唯一性。
测试用例如下：- 测试1：验证生成的ID是否唯一，不重复。
- 测试2：验证生成的ID是否包含时间信息，如年月日时分秒。
5. 随机数ID生成器随机数ID生成器通过生成随机数作为ID，保证了ID的唯一性。
测试用例如下：- 测试1：验证生成的ID是否唯一，不重复。
- 测试2：验证生成的ID是否具有足够的随机性，不容易被猜测到。
6. 其他ID生成器除了上述常见的ID生成方式，还有许多其他的ID生成方式，如基于哈希算法的ID生成器、基于分布式数据库的ID生成器等。
生成随机数函数
生成随机数函数
生成随机数函数是一种常用的编程工具，它可以帮助开发者生成随机数，以满足特定的应用程序需求。
生成随机数函数的原理是：使用一个种子值，通过一系列复杂的数学运算，生成一系列随机数。
种子值可以是任意数字，只要它能够提供足够的随机性和复杂性，就可以生成有用的随机数。
生成随机数函数可以用于多种应用，比如产生随机的密码，生成随机的文件名，以及用于游戏编程的随机数生成器等。
它还可以被用于安全性认证，比如生成一个动态的会话令牌，以确保用户的登录信息的安全性。
总的来说，生成随机数函数是一个非常有用的编程工具，可以为开发者提供有效的随机数，从而满足应用程序的需求。
它可以被用于多种应用，比如加密，安全认证，以及游戏编程等。
python随机数生成方式
python随机数生成方式# Python随机数生成详解Python作为一种强大的编程语言，其内置的random模块为开发者提供了丰富的随机数生成功能。
无论是进行数据分析、模拟实验还是游戏开发等场景，都能广泛应用到随机数。
本文将详细介绍Python中随机数的生成方式。
## 1. 导入random模块在使用Python生成随机数之前，首先需要导入random模块：```pythonimport random```## 2. 随机整数生成### 2.1 生成指定范围内的随机整数`random.randint(a, b)`函数用于生成一个a和b之间（包括a和b）的随机整数：```pythonrandom.randint(1, 10) # 可能的结果：1, 2, 3, ..., 9, 10```### 2.2 生成一定数量的随机整数可以使用`random.sample()`函数从一个序列或集合中不重复地随机选择固定数量的元素：```pythonrandom.sample(range(1, 11), 5) # 从1到10的整数中随机选择5个不同的数```## 3. 随机浮点数生成### 3.1 生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数`random.random()`函数返回的是[0.0, 1.0)之间的浮点数：```pythonrandom.random() # 结果如：0.78342697```### 3.2 生成指定范围内的随机浮点数`random.uniform(a, b)`函数用于生成一个[a, b]之间（包括a和b）的随机浮点数：```pythonrandom.uniform(1.5, 4.5) # 结果可能为：3.78342697```## 4. 随机选择序列中的元素`random.choice(sequence)`可以从非空序列中随机选择一个元素：```pythonmy_list = ['apple', 'banana', 'cherry']random.choice(my_list) # 可能结果：'banana'```## 5. 打乱序列顺序`random.shuffle(x)`函数可以直接修改列表x的顺序，使其成为随机排列：```pythonmy_list = [1, 2, 3, 4, 5]random.shuffle(my_list)print(my_list) # 可能结果：[3, 5, 1, 4, 2]```通过以上介绍，可以看出Python的random模块提供了全面且灵活的随机数生成方法，能够满足大多数开发需求。
利用 Randomize生成自己指定范围内的随机数
// 利用Randomize生成自己指定范围内的随机数Dim i,max,minFor i= 1 to 50//测试50次a = sjs(20, 10)//生成10，到20的随机数TracePrint a//调试行输出随机数值nextFunction sjs(max, min)//因"MyValue = Int((6 * Rnd) + 1)"里面参数不好换算，定义子函数便于后期调用，想要的max最大值，想要的min最小值Randomizemax = max + 1 - min//将最大值和最小值统一缩小到0sjs = Int((max * Rnd) + 0)//将最大值和最小值统一缩小到0sjs = sjs + min//生成出来的随机数加上最小值，还原到想要的范围End Function后附测试50次结果1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：16 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：14 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：11 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：16 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：14 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：121992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：15 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：14 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：10 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：10 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：18 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：16 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：10 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：12 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：15 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：18 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：14 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：18 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：15 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：15 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：18 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：16 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：15 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：14 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：18 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：17 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：11 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：15 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：10 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：11 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：10 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：16 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：17 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：20 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：14 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：14 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：16 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：18 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：17 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：12 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：13 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：17 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：10 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：14 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：13 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：11 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：17 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：19 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：19 1992 10:29:25 R andomize生成自己指定范围内的随机数.Q，第6行：16。
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IDL> ;生成2*3的[0,2(32次方)-1]范围内的长整型随机数组 IDL> print,randomu(undefinevar,3,2,/long) 1945085313 128722589 713527705 2010134861 771678015 1909949562
IDL> ;生成[-1,1]范围内的4元素随机数组 IDL> print,RANDOMN(undefinevar,4) 0.578943 0.561237 -0.391116 -0.0516022 IDL> ;生成[-1,1]范围内的3*4随机数组 IDL> print,RANDOMN(undefinevar,4,3) 0.770915 -0.939424 -0.777380 0.483093 1.94780 -0.521554 -0.668937 -0.301939 1.52465 -0.855310 -0.316978 0.473643
随机数，是数据处理和分析时经常要用到的，也有一篇文章《随机数的生成》对随机数 产生的原理和方法做了简单概述。 IDL 中产生随机数主要有 RANDOMU 和 RANDOMN 两个函数，分别生成均匀分布和正态 分布的随机数，参考下各自的帮助，能够生成满足通常状态下任意要求的随机数。
IDL> ;生成5个元素的[0,1]范围内随机数组，注意undefinevar是个未定义变量 IDL> print,randomu(undefinevar,5) 0.758868 0.0292860 0.425083 0.375357 0.288495 IDL> ;生成4*5的[0,1]范围内随机数组 IDL> print,randomu(undefinevar,5,4) 0.344222 0.214072 0.0882233 0.992980 0.732798 0.439286 0.369515 0.564629 0.209895 0.681666 0.800266 0.920463 0.307210 0.0401281 0.431608 0.850796 0.534765 0.442817 0.0122711 0.331296
IDL> ;生成2*3的[0,100]范围内浮点随机数组 IDL> print,randomu(undefinevar,3,2)*100 13.9903 40.8773 73.1388 4.95458 7.30314 25.9772
IDL> ;生成2*3的[0,255]范围内的整型随机数组 IDL> print,fix(randomu(undefinevar,3,2)*255) 85 181 216 180 247 83
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