Random类

本文详细介绍了C#中Random类的使用方法,包括不同构造函数的区别及其如何生成伪随机数。探讨了Next方法的不同用法,如生成非负随机数、指定范围内的随机数等。

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Random类是一个产生伪随机数字的类,它的构造函数有两种,一个是直接New Random(),另外一个是New Random(Int32),前者是根据触发那刻的系统时间做为种子,来产生一个随机数字,后者可以自己设定触发的种子,一般都是用UnCheck((Int)DateTime.Now.Ticks)做为参数种子,因此如果计算机运行速度很快,如果触发Randm函数间隔时间很短,就有可能造成产生一样的随机数,因为伪随机的数字,在Random的内部产生机制中还是有一定规律的,并非是真正意义上的完全随机。

Random.Next() 返回非负随机数;

Random.Next(Int) 返回一个小于所指定最大值的非负随机数

Random.Next(Int,Int) 返回一个指定范围内的随机数,例如(-100,0)返回负数


### 关于 Python 中 `random` 模块中的 `uniform` 方法 Python 的 `random` 模块提供了多种生成随机数的方法,其中包括 `random.uniform(a, b)`。此方法用于生成一个指定范围 `[a, b]` 内的浮点数。具体而言: - 如果 `a < b`,则返回的随机数满足条件:`a <= n <= b`[^1]。 - 如果 `a > b`,则返回的随机数满足条件:`b <= n <= a`。 以下是使用 `random.uniform()` 的示例代码: ```python import random # 生成 [5.0, 10.0) 范围内的随机浮点数 num = random.uniform(5.0, 10.0) print(f"Generated number between 5.0 and 10.0: {num}") ``` --- ### Java 中 `Random` 的基础用法 Java 提供了一个名为 `java.util.Random` 的来生成伪随机数。其主要功能通过两种构造器实现: #### 构造器说明 - **无参构造器** (`public Random()`) 此构造器会基于当前系统的相对时间戳生成一个种子值,并以此初始化 `Random` 对象[^2]。 - **带参数构造器** (`public Random(long seed)`) 用户可以显式提供一个种子值来创建 `Random` 实例。这使得每次运行程序时产生的序列相同(只要种子一致),这对于调试非常有用。 下面是具体的实例演示: ```java import java.util.Random; public class Main { public static void main(String[] args) { // 使用默认种子值 Random rDefaultSeed = new Random(); // 显式设置种子值 long customSeed = System.currentTimeMillis(); // 或者其他固定值 Random rCustomSeed = new Random(customSeed); // 随机整数 [-3, 15) int num1 = rDefaultSeed.nextInt(18) - 3; System.out.println("Random integer from -3 to 15 (exclusive): " + num1); // 另一种方式生成相同的区间 int num2 = Math.abs(rDefaultSeed.nextInt() % 18) - 3; System.out.println("Another way of generating the same range: " + num2); } } ``` 上述代码展示了如何利用 `nextInt(int bound)` 和数学运算生成特定区间的随机整数[^4]。 --- ### 结合 PyTorch 数据增强中的应用案例 在深度学习框架 PyTorch 中,数据预处理模块也经常涉及随机操作。例如,在图像裁剪过程中可能会调用似的随机机制。下面是一个简单的例子,展示如何定义随机裁剪变换并应用于输入张量[^3]: ```python from torchvision import transforms as T class CustomTransform: def __init__(self, crop_size, upscale_factor): self.crop_transform = T.RandomCrop(crop_size // upscale_factor) def apply_crop(self, image_tensor): cropped_image = self.crop_transform(image_tensor) return cropped_image ``` 在此片段中,`T.RandomCrop` 是用来执行随机裁剪的一个工具,它接受目标尺寸作为参数,并自动完成位置的选择过程。 ---
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