Выбери цифру от 1: Случайное число от 1 до 2, Рандом 1 или 2

Выбери цифру: картинки, фото и игры

Для малышей дошкольного возраста порой бывает сложно запомнить, как выглядят цифры. Дети могут легко сосчитать до 10 и даже больше, но соотносить цифру и ее название получается не всегда. Чтобы ребенок мог быстрее запомнить написание числа, можно проводить обучение в виде увлекательной игры.

Сложно ли научить ребенка считать?

Содержание

1. Игры с цифрами
2. Разноцветные карточки для многократного использования
3. Другие варианты материалов по теме

Игры с цифрами

Чтобы изучить с малышом цифры и научить его правильно их распознавать, нужно включить в урок игровой процесс. Мы предлагаем вам фото и картинки с числами для увлекательной игры под названием «Выбери цифру от 1 до…».

Другие варианты интересных занятий для дошкольников по математике Вы можете почитать здесь.

Все карточки и картинки можно скачать бесплатно – нажимайте на картинки ниже, выбирайте понравившиеся Вам, скачивайте и распечатывайте.

Разноцветные карточки для многократного использования

Далее вырезаем карточки и начинаем играть. Сначала можно провести упрощенный вариант игры: предложить ребенку плакат с цифрами и попросить найти каждому числу его близнеца. Малыш должен найти цифру, которая соответствует рисунку на плакате и назвать число. Благодаря такой практике у ребенка развивается зрительная память, и он скорее будет запоминать цифры.

После того, как дети освоили это упражнение, усложняем задачу. Перемешиваем картинки с цифрами и просим ребят отыскать названное число. Ребенок должен попытаться сопоставить название, которое он услышал, с самой цифрой. Первое время задавайте направление поиска в промежутке от 1 до 10. Когда ребенок хорошо усвоил эти цифры, расширяем «географию» и добавляем еще десяток и так далее, пока не дойдете до ста.

Другие варианты материалов по теме

Посчитай количество предметов и обведи правильный ответ в кружок.Черно-белый вариант заданий.Напиши рядом с каждой рамочкой, сколько в ней предметов?

Напиши, сколько у клоуна разноцветных геометрических фигур.

Соедини линией одинаковое количество предметов.

Учимся считать десятками.

Если занятия проходят в детском саду или эстетическом центре, можно подключить к игре несколько человек или даже разделить ребят на команды. Чтобы избежать лишнего шума, к каждой группе приставляется воспитатель, который будет направлять ребят. Карточки с цифрами перемешиваются. Первая команда, например, получает задание найти все цифры от 1 до 10. Вторая команда должна обнаружить числа от 10 до 20. Когда это упражнение будет усвоено, действуем дальше: изучаем четные и нечетные числа.

Сначала знакомим ребят с этими понятиями. Для этого можно распечатать цифры на бумаге разных цветов, например, четные – на красном фоне, а нечетные – на синем. Так малышам будет легче запомнить. Когда материал усвоен, вновь предлагаем карточки с цифрами вразброс, а дети должны выбрать четные и нечетные.

Упражнения с числами в игровой форме не только обучают математическому счету, но и развивают внимательность, сообразительность, быстроту реакции. Играйте и учитесь на здоровье!

Математика

• 
  
  1
  




• 
  Войти
• 
  Зарегистрироваться / Создать сайт

Наслаждайтесь радостью окончания учебного года весь следующий! Доступ к материалами на весь год со скидкой 90% (только до 8 июня)

СДЕЛАЙТЕ СВОИ УРОКИ ЕЩЁ ЭФФЕКТИВНЕЕ, А ЖИЗНЬ СВОБОДНЕЕ

Благодаря готовым учебным материалам для работы в классе и дистанционно

Выбрать материалы

Скидки до 50 % на комплекты
только до

Готовые ключевые этапы урока всегда будут у вас под рукой

Организационный момент

Проверка знаний

Объяснение материала

Закрепление изученного

Итоги урока

Тест позволит определить насколько ваш ребенок готов к школе по Математике

Вопрос 1

Выбери картинку, которая соответствует цифре 8

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 2

Выбери цифру, которая соответствует этой картинке.

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 3

Выбери карточку, на которой составлено число 7

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 4

Выбери пропущенную картинку

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 5

Выбери цифру, которая подходит к этому неравенству

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 6

Выбери картинку, на которой предметов больше, чем три, но меньше, чем пять

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 7

Какая картинка находится после третьей, но перед пятой?

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 8

Выбери картинку, которая подходит к этому примеру:

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 9

Какая из этих фигур называется прямоугольник?

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Вопрос 10

Реши пример, выбери правильный ответ:

Варианты ответов

• 1
• 2
• 3
• 4

Пройти тест

Сохранить у себя:

© 2022,
Ситькова Юлия Валерьевна

 120

Генератор случайных чисел.

Этот генератор случайных чисел может генерировать псевдослучайные числа в заданном диапазоне. Вы можете выбрать числа от -9от 99 999 999 999 999 до 999 999 999 999 999, выбор генерации десятичных или целых чисел, включение или исключение минимального и максимального значений, запрет дубликатов (генератор случайных чисел без повторов) и сортировка результатов от меньшего к большему.

Он может служить средством выбора одиночных случайных чисел или генератором списка случайных чисел . В тексте ниже вы найдете информацию о том, как использовать этот генератор случайных последовательностей. Он также ответит на вопросы: «что такое ГСЧ?», «в чем разница между генераторами псевдослучайных чисел и генераторами настоящих случайных чисел?» и «как работают генераторы случайных чисел?»

Числа, сгенерированные этим генератором счастливых чисел, являются псевдослучайными — не совсем случайными, но подходящими для большинства целей. Однако будьте осторожны, если вы хотите использовать его для шифрования сверхсекретных правительственных документов.

Выбери число — как пользоваться генератором случайных чисел.

1. Одиночный генератор случайных чисел

   Если вы хотите сгенерировать одно случайное число, выберите число, которое будет нижним пределом (минимальное значение), а затем выберите число, которое будет верхним пределом (максимальное значение). Чтобы сгенерировать снова, щелкните стрелку под полем «Результат». (Убедитесь, что опция «автосохранение» включена, щелкнув значок дискеты рядом с полями «Минимальное значение» и «Максимальное значение»).

   По умолчанию минимальное и максимальное значения включены в диапазон генерируемых чисел. Если вы хотите исключить их, нажмите «расширенный режим» (под полем «Результат»), и вы увидите возможность исключить один или оба.

   Вы также можете генерировать десятичные знаки (до двух знаков после запятой) — для этого измените настройку «тип числа(ов)».

2. Генератор списка случайных чисел

   Если вы выберете опцию «несколько чисел» в поле «Создать», введите необходимое количество чисел, и вы увидите последовательность случайных чисел.

   В расширенном режиме вы также можете выбрать, хотите ли вы разрешить дубликаты в случайном списке и хотите ли вы, чтобы результаты сортировались (от меньшего к большему).

   Если вы хотите снова сгенерировать числа с теми же настройками, щелкните параметр «автосохранение» справа от переменных, которые вы хотите оставить прежними.

Возможные применения генератора случайных чисел

Вот несколько способов использования генератора случайных чисел. Это может быть полезно, если вам нужно следующее:

• генератор списка случайных чисел (генератор таблицы случайных чисел)

  Выберите опцию «несколько номеров» и введите необходимое количество номеров (длина списка).

• генератор телефонных номеров

  Выберите «несколько чисел», введите «7» в поле «сколько» (или другое подходящее число, если вы не в США) и установите минимальное значение 0 и максимальное значение 9. Если 0 это первое число в последовательности, попробуйте еще раз. Последовательность будет случайным номером телефона.

• генератор случайных четырехзначных чисел

  Установите минимальное значение 1000 и максимальное значение 9999.

• генератор последовательности случайных чисел

  Работает так же, как генератор случайных списков; см. выше.

• генератор случайных чисел без повторов

  Если вы генерируете несколько номеров и не хотите повторений, перейдите в расширенный режим и установите «нет» в разделе «разрешить дубликаты».

• для выбора случайного числа от 69 до 666

  Установите минимальное значение 69 и максимальное значение 666. RNGesus простит вас. 😈

• для выбора случайного числа от 1 до 4

  Установите минимальное значение на 1 и максимальное значение на 4.

• для генерации 5 случайных чисел

  Выберите «несколько номеров» в первом поле и введите «5» в поле «сколько».

• для выбора числа от 1 до 10

  Установите минимальное значение на 1 и максимальное значение на 10.

Что такое ГСЧ и как работают генераторы случайных чисел

ГСЧ (генератор случайных чисел) — это устройство, которое создает последовательность чисел, которую нельзя предсказать (каждый результат имеет одинаковую вероятность быть выбранным).

Игра в кости — это аппаратный метод генерации случайных чисел (и наш калькулятор вероятности в игре в кости — его аналог). Каждый результат имеет одинаковую вероятность появления ( Р = 1/6 ). То же самое и с подбрасыванием монеты — в нашем калькуляторе вероятности подбрасывания монеты вы можете рассчитать вероятность выпадения орла и вычислить, что она равна 50%, как и вероятность выпадения решки (не включая вероятность того, что она упадет на бок). ). Если вам достаточно любопытно, вы можете попробовать подбросить монету 100 раз, чтобы убедиться, что чем дольше вы подбрасываете, тем ближе вы подходите к равномерному распределению результатов. Это явление известно как закон больших чисел.

Хотя бросать кости весело, использование программного обеспечения намного быстрее и удобнее. Но как компьютеры могут выдавать случайные результаты, если они полностью детерминированы? Все, что делают компьютеры, — это следуют инструкциям, так как же все, что они делают, может быть случайным?

Генераторы истинных случайных чисел и генераторы псевдослучайных чисел

Одним из решений является использование некоторого внешнего ввода, который действительно является случайным. Например, компьютеры могут использовать данные от аппаратного обеспечения, которое измеряет случайное физическое явление , такое как фоновое излучение. Эти типы устройств называются генераторами истинных случайных чисел.

Другой способ — получить результат, который кажется непредсказуемым, но на самом деле является результатом строго определенного математического процесса.
Программное обеспечение, которое делает это, называется генератором псевдослучайных чисел . Он принимает «достаточно случайное» число (начальное число), например, часть текущего времени системных часов, и выполняет над ним определенную функцию. Результатом является псевдослучайное число.

Для многих целей (например, игрового процесса или графики) генераторов псевдослучайных чисел достаточно, но для шифрования иногда необходимы генераторы настоящих случайных чисел.

Этот генератор псевдослучайных чисел использует функцию JavaScript Math.random(). Алгоритм, который дает результат, зависит от используемого вами веб-браузера. В настоящее время большинство браузеров используют xorshift128+ Алгоритм, который основан на битвы, которые представляют собой манипулирование данными на уровне (узнайте, что бит находится в нашем инструменте конверсии байта)

RITA RAIN

.

Ознакомьтесь с 29 похожими калькуляторами теории вероятностей и шансов 🎲

Точность Теорема Байеса Парадокс дня рождения… Еще 26

random — Генерация псевдослучайных чисел — Документация по Python 3.

11.3

Исходный код: Lib/random.py

Этот модуль реализует генераторы псевдослучайных чисел для различных
дистрибутивы.

Для целых чисел существует равномерный выбор из диапазона. Для последовательностей есть
равномерный выбор случайного элемента, функция генерации случайного
перестановка списка на месте и функция случайной выборки без
замена.

В реальной строке есть функции для вычисления равномерных, нормальных (гауссовских),
логнормальное, отрицательное экспоненциальное, гамма- и бета-распределения. Для генерации
распределений углов доступно распределение фон Мизеса.

Почти все функции модуля зависят от базовой функции random() , которая
равномерно генерирует случайное число с плавающей запятой в полуоткрытом диапазоне 0.0 <= X < 1.0 .
Python использует Mersenne Twister в качестве основного генератора. Он производит 53-битную точность
плавает и имеет период 2**19937-1. Базовая реализация в C:
как быстрый, так и потокобезопасный. Вихрь Мерсенна является одним из наиболее широко
уже проверены генераторы случайных чисел. Однако, будучи полностью
детерминированный, он не годится для всех целей, и совершенно непригоден
для криптографических целей.

Функции, предоставляемые этим модулем, на самом деле являются связанными методами скрытого
экземпляр класса random.Random . Вы можете создать собственный экземпляр
экземпляры Random , чтобы получить генераторы, которые не разделяют состояние.

Класс Случайный также может быть подклассом, если вы хотите использовать другой
базовый генератор собственной разработки: в этом случае переопределите random() ,
seed() , getstate() и setstate() методов.
При желании новый генератор может предоставить метод getrandbits() — этот
позволяет randrange() производить выборки в произвольно большом диапазоне.

Модуль random также предоставляет класс SystemRandom , который
использует системную функцию os. urandom() для генерации случайных чисел
из источников, предоставляемых операционной системой.

Предупреждение

Генераторы псевдослучайных чисел этого модуля не следует использовать для
цели безопасности. Для обеспечения безопасности или криптографии см.
секреты модуль.

См. также

М. Мацумото и Т. Нисимура, «Вихрь Мерсенна: 623-мерный
равномерно распределенный генератор псевдослучайных чисел», ACM Transactions on
Моделирование и компьютерное моделирование Vol. 8, № 1, январь, стр. 3–30, 1998 г.

Рецепт «Дополнительное умножение с переносом» для совместимой альтернативы
генератор случайных чисел с большим периодом и сравнительно простым обновлением
операции.

Бухгалтерские функции

random.seed( a=Нет , версия=2 )

Инициализировать генератор случайных чисел.

Если a опущены или None , используется текущее системное время. Если
источники случайности предоставляются операционной системой, они используются
вместо системного времени (подробности см. в функции os.urandom() ).
при наличии).

Если a является целым числом, оно используется напрямую.

С версией 2 (по умолчанию) str , байт или bytearray
объект преобразуется в int , и все его биты используются.

С версией 1 (предусмотрено воспроизведение случайных последовательностей из более старых версий)
Python), алгоритм для строк и байт генерирует
более узкий ассортимент семян.

Изменено в версии 3.2: Перенесено на схему версии 2, в которой используются все биты начального числа строки.

Изменено в версии 3.11: Семя должен быть одним из следующих типов:
NoneType , int , float , str ,
байт или байтов .

случайный.getstate()

Возвращает объект, фиксирующий текущее внутреннее состояние генератора. Этот
объект может быть передан в setstate() для восстановления состояния.

random.setstate( состояние )

состояние должен был быть получен из предыдущего вызова getstate() , и
setstate() восстанавливает внутреннее состояние генератора до того состояния, в котором оно было
время getstate() было вызвано.

Функции для байтов

random.randbytes( n )

Создать n случайных байтов.

Этот метод не следует использовать для создания маркеров безопасности.
Вместо этого используйте secrets.token_bytes() .

Новое в версии 3.9.

Функции для целых чисел

random.randrange( стоп )

random.randrange( начало , остановка [ шаг ])

Возвращает случайно выбранный элемент из диапазона (начало, стоп, шаг) . Это
эквивалентно selection(range(start, stop, step)) , но на самом деле не строит
объект диапазона.

Шаблон позиционного аргумента соответствует шаблону диапазон() . Аргументы ключевых слов
не следует использовать, поскольку функция может использовать их неожиданным образом.

Изменено в версии 3.2: randrange() является более сложным для создания равномерно распределенных
ценности. Раньше он использовал такой стиль, как int(random()*n) , который мог производить
слегка неравномерное распределение.

Устарело, начиная с версии 3.10: автоматическое преобразование нецелочисленных типов в эквивалентные целые числа
устарел. В настоящее время randrange(10.0) без потерь преобразуется в
диапазон(10) . В будущем это вызовет TypeError .

Устарело, начиная с версии 3.10: исключение возникает для нецелочисленных значений, таких как randrange(10.5)
или randrange('10') будет изменено с ValueError на
Типовая ошибка .

random.randint( a , b )

Возвращает случайное целое число N такой, что a <= N <= b . Псевдоним для
ранддиапазон(а, b+1) .

random.getrandbits( k )

Возвращает неотрицательное целое число Python с k случайных битов. Этот метод
поставляется с генератором MersenneTwister и некоторыми другими генераторами
также может предоставить его как необязательную часть API. Когда возможно,
getrandbits() позволяет randrange() обрабатывать произвольно большие
диапазоны.

Изменено в версии 3.9: этот метод теперь принимает ноль для k .

Функции для последовательностей

случайный.выбор ( последовательность )

Возвращает случайный элемент из непустой последовательности seq . Если seq пусто,
вызывает IndexError .

random.choices( население , весов = нет , * , cum_weights = нет , к=1 )

Вернуть список элементов размером k , выбранных из совокупности с заменой.
Если популяция пуста, возникает IndexError .

Если указана последовательность весов , выбор осуществляется в соответствии с
относительные веса. В качестве альтернативы, если задана последовательность 90 158 cum_weights 90 159,
выборки производятся в соответствии с совокупными весами (возможно, вычисленными
используя itertools.accumulate() ). Например, относительные веса
[10, 5, 30, 5] эквивалентны совокупным весам
[10, 15, 45, 50] . Внутренне относительные веса преобразуются в
кумулятивный вес, прежде чем сделать выбор, поэтому
вес экономит работу.

Если не указаны ни весов , ни cum_weights , выполняется выбор
с равной вероятностью. Если указана последовательность весов, она должна быть
той же длины, что и население 9последовательность 0159. Это TypeError
чтобы указать оба веса и cum_weights .

Веса или cum_weights могут использовать любой числовой тип, который взаимодействует
со значениями float , возвращаемыми random() (включая
целые числа, числа с плавающей запятой и дроби, кроме десятичных). Предполагается, что вес
быть неотрицательной и конечной. ValueError возникает, если все
веса равны нулю.

Для данного семени selections() функция с одинаковым весом
обычно производит другую последовательность, чем повторные вызовы
выбор() . Алгоритм, используемый selections() , использует плавающую
балльная арифметика для внутренней согласованности и скорости. Используемый алгоритм
по selection() по умолчанию используется целочисленная арифметика с повторным выбором
чтобы избежать небольших смещений из-за ошибки округления.

Новое в версии 3.6.

Изменено в версии 3.9: вызывает ошибку ValueError , если все веса равны нулю.

random.shuffle( x )

Перемешать последовательность x на месте.

Чтобы перетасовать неизменяемую последовательность и вернуть новый перетасованный список, используйте
образец (x, k = len (x)) вместо .

Обратите внимание, что даже для небольшого len(x) общее количество перестановок x
может быстро вырасти больше, чем период большинства генераторов случайных чисел.
Это означает, что большинство перестановок длинной последовательности никогда не могут быть
сгенерировано. Например, последовательность длиной 2080 – самая большая из
может вписаться в период генератора случайных чисел Mersenne Twister.

Устарело, начиная с версии 3.9, удалено в версии 3.11: необязательный параметр random .

random. sample( населения , k , * , counts=None )

Возвращает список длиной k уникальных элементов, выбранных из совокупности
последовательность. Используется для случайной выборки без замены.

Возвращает новый список, содержащий элементы из совокупности, при выходе из
первоначальное население не изменилось. Результирующий список находится в порядке выбора, так что
все подсрезы также будут действительными случайными выборками. Это позволяет победителям розыгрыша
(образец) разделить на обладателей главного приза и обладателей вторых мест (выборка).
подфрагменты).

Члены популяции не обязательно должны быть хешируемыми или уникальными. Если население
содержит повторы, то каждое вхождение является возможным выбором в выборке.

Повторяющиеся элементы можно указывать по одному или с помощью дополнительного
только ключевое слово подсчитывает параметр . Например, образец (['красный', 'синий'],
counts=[4, 2], k=5) эквивалентно sample(['красный', 'красный', 'красный', 'красный',
'синий', 'синий'], k=5) .

Чтобы выбрать образец из диапазона целых чисел, используйте range() объект как
аргумент. Это особенно быстро и эффективно для выборки из большого
население: выборка (диапазон (10000000), k = 60) .

Если размер выборки превышает размер совокупности, ValueError
Поднялся.

Изменено в версии 3.9: Добавлен параметр отсчетов .

Изменено в версии 3.11: Заполнение должно быть последовательностью. Автоматическое преобразование наборов
в списки больше не поддерживается.

Вещественные распределения

Следующие функции генерируют конкретные распределения вещественных значений. Функция
параметры названы в честь соответствующих переменных в дистрибутиве
уравнение, используемое в обычной математической практике; большинство этих уравнений можно
можно найти в любом тексте статистики.

случайный.случайный()

Возврат следующего случайного числа с плавающей запятой в диапазоне 0,0 <= X < 1,0

random. uniform( a , b )

Возвращает случайное число с плавающей запятой N такое, что a <= N <= b для
a <= b и b <= N <= a для b < a .

Значение конечной точки b может быть включено или не включено в диапазон
в зависимости от округления с плавающей запятой в уравнении a + (b-a) * random() .

случайный.треугольный( низкий , высокий , режим )

Возвращает случайное число с плавающей запятой N , такое что low <= N <= high и
с указанным режимом между этими границами. Нижняя граница и верхняя граница
по умолчанию ноль и единица. Аргумент mode по умолчанию равен средней точке.
между границами, что дает симметричное распределение.

random.betavariate( альфа , бета )

Бета-версия. Условия на параметры альфа > 0 и
бета > 0 . Возвращаемые значения находятся в диапазоне от 0 до 1.

random.expovariate( lambd )

Экспоненциальное распределение. lambd равно 1,0, деленному на желаемое
иметь в виду. Оно должно быть ненулевым. (параметр будет называться
«лямбда», но это зарезервированное слово в Python.) Возвращаемые значения
диапазон от 0 до положительной бесконечности, если лямбд положительный, а от
от отрицательной бесконечности до 0, если lambd отрицательно.

random.gammavariate( альфа , бета )

Гамма-распределение. ( Не гамма-функция!) Форма и
параметры шкалы альфа и бета должны иметь положительные значения.
(Соглашения о вызовах различаются, и некоторые источники определяют «бета».
как обратная шкала).

Функция распределения вероятностей:

 x ** (альфа - 1) * math. exp(-x / бета)
pdf(х) = --------------------------------------
            math.gamma(альфа) * ​​бета ** альфа
 

random.gauss( мю=0,0 , сигма=1,0 )

Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса.
мю это среднее,
а сигма — стандартное отклонение. Это немного быстрее, чем
функция normalvariate() , определенная ниже.

Примечание о многопоточности: когда два потока вызывают эту функцию
одновременно, возможно, что они получат
одно и то же возвращаемое значение. Этого можно избежать тремя способами.
1) Пусть каждый поток использует другой экземпляр случайного
генератор чисел. 2) Поставьте блокировки вокруг всех вызовов. 3) Используйте
более медленная, но поточно-ориентированная функция normalvariate() .

Изменено в версии 3.11: мю и сигма теперь имеют аргументы по умолчанию.

random.lognormvariate( мю , сигма )

Нормальное распределение журнала. Если взять натуральный логарифм этого
распределение, вы получите нормальное распределение со средним значением 90 158 мю 90 159 и стандартным
отклонение сигма . мю может иметь любое значение, а сигма должно быть больше, чем
нуль.

random.normalvariate( мю=0,0 , сигма=1,0 )

Нормальное распределение. мю — среднее значение, а сигма — стандартное отклонение.

Изменено в версии 3.11: мю и сигма теперь имеют аргументы по умолчанию.

random.vonmisesvariate( мю , каппа )

мю — средний угол, выраженный в радианах между 0 и 2* пи и каппа
параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если
каппа равно нулю, это распределение сводится к равномерному случайному углу
в диапазоне от 0 до 2* пи .

random. paretovariate( альфа )

Распределение Парето. альфа — это параметр формы.

random.weibullvariate( альфа , бета )

Распределение Вейбулла. альфа — параметр масштаба, а бета — форма
параметр.

Альтернативный генератор

класс случайный. Случайный ([ семя ])

Класс, который реализует генератор псевдослучайных чисел по умолчанию, используемый
случайный модуль .

Устарело, начиная с версии 3.9: в будущем начальное число должно быть одного из следующих типов:
NoneType , int , float , str ,
байт или байтов .

класс random.SystemRandom([ seed ])

Класс, использующий функцию os.urandom() для генерации случайных чисел
из источников, предоставляемых операционной системой. Доступно не во всех системах.
Не зависит от состояния программного обеспечения, а последовательности не воспроизводимы. Соответственно,
метод seed() не действует и игнорируется.
Методы getstate() и setstate() поднимают
NotImplementedError при вызове.

Примечания по воспроизводимости

Иногда полезно иметь возможность воспроизводить последовательности, заданные
генератор псевдослучайных чисел. При повторном использовании начального значения одна и та же последовательность должна быть
воспроизводится от запуска к запуску, пока не запущено несколько потоков.

Большинство алгоритмов случайного модуля и функций заполнения подлежат
меняются в разных версиях Python, но два аспекта гарантированно не изменятся:

• Если добавляется новый метод заполнения, будет использоваться обратно совместимое заполнение.
  предложенный.

• Метод генератора random() будет продолжать генерировать то же самое
  последовательность, когда совместимому сидеру дается одно и то же семя.

Примеры

Основные примеры:

 >>> random() # Случайное число с плавающей запятой: 0.0 <= x < 1.0
0,37444887175646646
>>> uniform(2.5, 10.0) # Случайное число с плавающей запятой: 2.5 <= x <= 10.0
3.1800146073117523
>>> expovariate(1 / 5) # Интервал между поступлениями в среднем 5 секунд
5.148957571865031
>>> randrange(10) # Целое число от 0 до 9 включительно
7
>>> randrange(0, 101, 2) # Четное целое от 0 до 100 включительно
26
>>> selection(['win', 'lose', 'draw']) # Один случайный элемент из последовательности
'рисовать'
>>> колода = 'туз, два, три, четыре'.split()
>>> shuffle(deck) # Перемешать список
>>> колода
['четыре', 'два', 'туз', 'три']
>>> sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4) # Четыре образца без замены
[40, 10, 50, 30]
 907:25
 
 Симуляции: 
 
 >>> # Шесть вращений рулетки (взвешенная выборка с заменой)
>>> варианты(['красный', 'черный', 'зеленый'], [18, 18, 2], k=6)
['красный', 'зеленый', 'черный', 'черный', 'красный', 'черный']
>>> # Раздать 20 карт без возврата из колоды
>>> # из 52 игральных карт и определить пропорцию карт
>>> # с десятичным значением: десятка, валет, дама или король. 
>>> Dealed = sample(['десятки', 'младшие карты'], counts=[16, 36], k=20)
>>> Dealt.count('десятки') / 20
0,15
>>> # Оценить вероятность выпадения 5 и более решек за 7 спинов
>>> # необъективной монеты, которая выпадает орлом в 60% случаев.
>>> пробная версия():
... вернуть выбор('HT', cum_weights=(0.60, 1.00), k=7).count('H') >= 5
...
>>> sum(trial() для i в диапазоне (10_000)) / 10_000
0,4169>>> # Вероятность того, что медиана 5 выборок окажется в двух средних квартилях
>>> пробная версия():
... вернуть 2_500 <= отсортировано (выборы (диапазон (10_000), k = 5)) [2] < 7_500
...
>>> sum(trial() для i в диапазоне (10_000)) / 10_000
0,7958
 
 Пример статистической начальной загрузки с использованием передискретизации
 с заменой для оценки доверительного интервала для среднего значения выборки:
 # https://www.thoughtco.com/example-of-bootstrapping-3126155
из статистики импортировать fmean как среднее
из случайного выбора импорта
данные = [41, 50, 29, 37, 81, 30, 73, 63, 20, 35, 68, 22, 60, 31, 95]
означает = отсортировано (среднее (выборы (данные, k = len (данные)) для i в диапазоне (100))
print(f'Выборочное среднее значение {mean(data):. 1f} имеет достоверность 90% '
      f'интервал от {средства[5]:.1f} до {средства[94]:.1f}')
 
 Пример теста перестановки с повторной выборкой
 для определения статистической значимости или p-значения наблюдаемой разницы
 между эффектами препарата и плацебо:
 
 # Пример из книги Денниса Шаши и Манды Уилсон «Статистика — это просто»
 из статистики импортировать fmean как среднее
 из случайного импорта в случайном порядке
 препарат = [54, 73, 53, 70, 73, 68, 52, 65, 65]
 плацебо = [54, 51, 58, 44, 55, 52, 42, 47, 58, 46]
 Observed_diff = среднее (препарат) - среднее (плацебо)
 п = 10_000
 количество = 0
 комбинированный = препарат + плацебо
 для я в диапазоне (n):
 перемешивание (комбинированное)
 new_diff = среднее (комбинированное [: len (лекарство)]) - среднее (комбинированное [len (лекарственное средство):])
 count += (new_diff >=Observed_diff)
 print(f'{n} перестановок меток произвели только {count} экземпляров с разницей')
 print(f'по крайней мере столь же экстремально, как наблюдаемая разница {observed_diff:. 1f}.')
 print(f'Одностороннее p-значение {count / n:.4f} заставляет нас отклонить нулевое значение')
 print(f'гипотеза о том, что нет никакой разницы между лекарством и плацебо.')
 907:25
 Моделирование времени прибытия и предоставления услуг для многосерверной очереди:
 
 из heapq импортировать heapify, heapreplace
 эксповариант случайного импорта, гаусс
 среднее значение импорта из статистики, квантили
 средний_приход_интервал = 5,6
 среднее_время_обслуживания = 15,0
 stdev_service_time = 3,5
 число_серверов = 3
 ждет = []
 время прибытия = 0,0
 серверы = [0.0] * число_серверов # время, когда каждый сервер становится доступным
 нагрузить (серверы)
 для я в диапазоне (1_000_000):
 время прибытия += экспериментальная переменная (1,0 / средний_интервал_прибытия)
 следующий_сервер_доступный = серверы[0]
 ожидание = макс (0,0, следующий_доступный_сервер - время_прибытия)
 ждет.добавить(подождать)
 service_duration = max(0,0, gauss(average_service_time, stdev_service_time))
 service_completed = время прибытия + ожидание + продолжительность обслуживания
 место для кучи (серверы, service_completed)
 print(f'Среднее ожидание: {mean(waits):. 1f} Максимальное ожидание: {max(waits):.1f}')
 print('Квартили:', [округление(q, 1) для q в квантилях(ожиданиях)])
 907:25
 См. также
 Статистика для хакеров
 видеоурок от
 Джейк Вандерплас
 по статистическому анализу, используя всего несколько фундаментальных понятий
 включая моделирование, выборку, перетасовку и перекрестную проверку.
 Экономическое моделирование
 симуляция рынка от
 Питер Норвиг, демонстрирующий эффективность
 использование многих инструментов и дистрибутивов, предоставляемых этим модулем
 (гаусс, равномерный, выборочный, бета-вариантный, выборочный, треугольный и случайный).
 Конкретное введение в теорию вероятности (с использованием Python)
 учебник Питера Норвига, посвященный
 основы теории вероятностей, как писать симуляции и
 как выполнять анализ данных с помощью Python.
 Рецепты 
 Эти рецепты показывают, как эффективно делать случайный выбор
 из комбинаторных итераторов в модуле  itertools :
 
 def random_product(*args, repeat=1):
 "Случайный выбор из itertools. product(*args, **kwds)"
 pools = [кортеж(пул) для пула в аргументах] * повтор
 вернуть кортеж (карта (случайный выбор, пулы))
 def random_permutation (итерируемый, r = нет):
 "Случайный выбор из itertools.permutations(iterable, r)"
 пул = кортеж (повторяемый)
 r = len(pool), если r равно None, иначе r
 возвращаемый кортеж (random.sample (pool, r))
 def random_combination (итерируемый, r):
 "Случайный выбор из itertools.combinations(iterable, r)"
 пул = кортеж (повторяемый)
 n = длина (пул)
 индексы = отсортированные (random.sample (диапазон (n), r))
 возвращаемый кортеж (пул [i] для i в индексах)
 def random_combination_with_replacement (итерируемый, r):
 «Выбрать r элементов с заменой. Упорядочить результат, чтобы он соответствовал итерации».
 # Результат будет в set(itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)).
 пул = кортеж (повторяемый)
 n = длина (пул)
 индексы = отсортированные (random.choices (диапазон (n), k = r))
 возвращаемый кортеж (пул [i] для i в индексах)
 907:25
 По умолчанию  random()  возвращает число, кратное 2⁻⁵³ в диапазоне
  0,0 ≤ х < 1,0  . Все такие числа расположены через равные промежутки и точно
 можно представить как Python с плавающей запятой. Однако многие другие представимые
 числа с плавающей запятой в этом интервале не являются возможным выбором. Например,
  0,05954861408025609  не является целым числом, кратным 2⁻⁵³.
 Следующий рецепт использует другой подход. Все плавает в
 интервал возможны выборы. Мантисса происходит от униформы
 распределение целых чисел в диапазоне  2⁵² ≤ мантисса < 2⁵³  .
 показатель степени исходит из геометрического распределения, где показатели меньше
 чем  -53  встречаются в два раза реже, чем следующий больший показатель степени.
 
 из случайного импорта Случайный
 из математического импорта ldexp
 класс FullRandom (случайный):
 определение случайного (я):
 мантисса = 0x10_0000_0000_0000 | self.getrandbits (52)
 экспонента = -53
 х = 0
 пока не х:
 х = self.getrandbits (32)
 экспонента += x.