Random类

本文详细介绍了Java中的Random类的使用,包括导入包、创建对象、生成随机数的方法,以及随机数范围的特点。并提供了代码示例,强调了包和范围的处理规则。

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前言

Random跟Scanner一样,也是Java提前写好的类,我们不需要关心是如何实现的,只要直接使用就可以了。

使用步骤

    1.导包

import java.util.Random;
导包的动作必须出现在类定义的上边。

    2.创建对象 

Random r = new Random ();
上面这个格式里面,只有r是变量名,可以变,其他的都不允许变。

   3.生成随机数 

int number = r.nextInt(随机数的范围);
上面这个格式里面,只有number是变量名,可以变,其他的都不允许变。
随机数范围的特点:从0开始,不包含指定值。比如:参数为10,生成的范围[0,10)

 切记包左不包右!

代码示例:

//1.导包
import java.util.Random;

public class RandomDemo1 {
    public static void main(String[] args) {
        //2.创建对象
        Random r = new Random();
        //3.生成随机数
        int number = r.nextInt(100);//包左不包右,包头不包尾
        //0 ~ 99//默认从0开始,每次都输出不同的数
        System.out.println(number);

    }
}

 总结

本文章记载了有关random类的简单应用以及提供代码示例,养成记笔记习惯以便后续查看学习内容。

### 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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