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随机数函数前沿信息_随机数函数excel公式(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

随机数函数

职场小白必修课Day19：6个Excel随机数函数！嘿，小伙伴们！是不是经常在Excel里：为了生成一定范围内的随机数，而抓耳挠腮，感觉像是被困在了一个数字迷宫里？别怕，我这就来给你揭秘六个超实用的公式，让你的随机数生成之路变得畅通无阻！𐟘‰ 1️⃣ **生成0-1之间的随机小数** —— 这时候，`RAND()`函数就是你的救星！简单两步，选中单元格，输入`=RAND()`，回车搞定！每次调用都会给你一个新的随机小数，精度高达15位，数据分析再也不怕数据不够细了！ 2️⃣ **生成1—N之间的随机数** —— 想要特定范围内的整数？`RANDBETWEEN()`函数来帮忙！比如要1到20的随机数，只需输入`=RANDBETWEEN(1,20)`，瞬间出结果，简单又快捷！ 3️⃣ **生成1-10不重复随机整数** —— 这个稍微有点复杂，但别担心，一步步来。先用`RAND()`在辅助列生成随机小数，然后固定这些值，再通过`RANK()`函数给它们分配不重复的序号。最后排序，就能得到你想要的不重复随机数序列啦！ 4️⃣ **生成1到N不重复随机数** —— 原理和上面一样，只是辅助列的范围要扩大，确保能覆盖所有可能的随机值。记得调整`RANK()`函数的引用范围哦！ 5️⃣ **生成特定范围内（如20-40）的不重复随机数** —— 想要特定区间的不重复随机数？没问题！先按上述方法生成不重复序号，然后在结果上加上起始值减一的数（这里是19），排序后就是你想要的随机数序列了！ 6️⃣ **生成更大范围（如200-400）内的不重复随机数** —— 原理依旧，只是加上的数变成了起始值减一的更大值（这里是199）。按照步骤操作，大范围的随机数也能轻松搞定！看，是不是很简单？掌握了这六个公式，Excel里的随机数生成就再也不是难题啦！快去试试吧，让你的数据处理工作更加得心应手！𐟒ꊊ猛戳表姐头像：主页底部【专栏课程】，解锁更多干货内容！↓↓↓

尚硅谷VIP课：实战技能全掌握如果你对大数据和算法感兴趣，那么尚硅谷的VIP精选版课程绝对值得一看！我在微杏公主号“老马学社”上发现了这个宝藏课程，强烈推荐给大家。老马学社有很多优质的互联网课程，涵盖了各种实用技能，绝对让你学有所获。内置函数分类 𐟓Š 关系运算函数这些函数主要用于比较两个或多个值之间的关系，并返回布尔值。常见的关系运算函数包括：等值比较（=）不等值比较（<>）小于比较（<）小于等于比较（<=）大于比较（>）大于等于比较（>=）空值判断（IS NULL）非空判断（IS NOT NULL） LIKE比较（LIKE） JAVA的LIKE操作（RLIKE）正则表达式匹配（REGEXP）数学运算函数这些函数主要用于执行基本的数学运算：加法（+）减法（-）乘法（*）除法（/）取余（%）位与操作（&）位或操作（|）位异或操作（^）按位取反操作（~）逻辑运算函数逻辑运算函数用于执行逻辑运算：逻辑与操作（AND）逻辑或操作（OR）逻辑非操作（NOT）数值计算函数这些函数用于执行更复杂的数学计算：取整函数（round）指定精度取整函数（round，带小数位数参数）向下取整函数（floor）向上取整函数（ceil，ceiling）取随机数函数（rand）自然指数函数（exp）对数函数（log，log10，log2）幂运算函数（pow，power）开平方函数（sqrt）二进制函数（bin）十六进制函数（hex）反转十六进制函数（unhex）进制转换函数（conv）绝对值函数（abs）正取余函数（pmod）正弦函数（sin）、反正弦函数（asin）、余弦函数（cos）、反余弦函数（acos） positive函数（返回数值本身） negative函数（返回数值的相反数）日期函数 𐟓… 日期函数用于处理日期和时间值： UNIX时间戳转日期函数（from_unixtime）获取当前UNIX时间戳函数（unix_timestamp）日期转UNIX时间戳函数（unix_timestamp，带日期参数）指定格式日期转UNIX时间戳函数（unix_timestamp，带日期和格式参数）抽取日期函数（to_date）日期转年、月、日、小时、分钟、秒、周函数（year、month、day、hour、minute、second、weekofyear）日期比较函数（datediff）总结 𐟓š 尚硅谷的VIP精选版课程涵盖了各种实用的内置函数，无论是关系运算、数学运算还是逻辑运算，甚至是复杂的数值计算和日期处理，都能让你在大数据和算法领域游刃有余。如果你对这些内容感兴趣，不妨去看看老马学社的课程，绝对不会让你失望！

Python常用函数分类详解 Python内置了许多函数，功能各异。以下是一些常用的Python函数分类和典型函数：数值操作函数 abs(): 返回数的绝对值。 divmod(): 同时得到商和余数。 max(): 返回最大值。 min(): 返回最小值。 pow(): 求幂。 round(): 四舍五入。 sum(): 求和。类型转换函数 int(): 转换为整数。 float(): 转换为浮点数。 str(): 转换为字符串。 bool(): 转换为布尔值。 list(): 转换为列表。 tuple(): 转换为元组。 set(): 转换为集合。 dict(): 转换为字典。数据结构相关函数 len(): 返回长度。 sorted(): 返回已排序的列表。 slice(): 切片功能。 filter(): 过滤序列。 map(): 对序列每个元素执行函数。 zip(): 打包为元组的列表。字符串处理函数 format(): 格式化字符串。 input(): 获取用户输入。 print(): 打印输出。 join(): 连接字符串数组。 split(): 分割字符串。 replace(): 字符串替换。 strip(): 移除字符串头尾指定的字符。文件和输入/输出函数 open(): 打开文件。 read(): 读取文件内容。 write(): 写入文件内容。 close(): 关闭文件。迭代器和生成器函数 iter(): 获取迭代器。 next(): 获取下一个元素。 range(): 生成数值序列。函数和模块相关函数 help(): 查看帮助文档。 dir(): 列出属性和方法。 hasattr(): 检查属性存在。 getattr(): 获取属性值。 setattr(): 设置属性值。 delattr(): 删除属性。数学和随机数函数 math.ceil(): 向上取整。 math.floor(): 向下取整。 math.sqrt(): 平方根。 random.random(): 生成随机数。 random.choice(): 随机选择元素。

python随机数函数random 𐟤” 你是否曾想过在Python程序中轻松生成随机数？这就需要random模块来帮忙啦！𐟎‰ 𐟓– 模块，其实就是一个个功能完整的.py文件。在Python中，它们就像是我们编程时的“工具箱”，里面装满了各种有用的工具。而random模块，就是这样一个装满了随机数生成工具的神奇箱子！𐟘𐟔 要想使用这个神奇的模块，首先得把它“导入”到你的py文件中。只需在文件开头加上一句“import random”，就可以开始享受这个模块带来的随机数生成乐趣啦！𐟎ˆ 𐟎悦žœ你想在某个整数范围内生成一个随机整数，比如10到100之间，只需调用randint(10, 100)方法。这个方法会返回一个你想要的随机整数哦！𐟒ኊ𐟌€ 而如果你想在0到1之间生成一个随机小数，那就需要调用random()方法。这个方法没有参数，非常简单实用！𐟎𐟚€ random模块里还有更多强大的功能等你来探索。比如，你可以用它来随机选取列表中的元素，或者生成符合特定分布的随机数等等。总之，random模块是Python编程中不可或缺的好帮手！𐟌Ÿ 𐟒ꠧŽ𐥜诼Œ你已经掌握了Python随机数模块random的基本用法。快去试试吧，让你的程序更加生动有趣！𐟎‰

random库怎么用今天我们来聊聊Python的random库，这个库提供了九种不同的随机数生成函数，真的是非常强大和实用。让我们一起来看看这些函数吧！ random()：生成一个[0.0，1.0）之间的随机小数 𐟌€ 这个函数非常简单，就是生成一个0到1之间的小数。代码示例如下： ```python import random random.seed(2) # 初始化随机数种子，默认值为当前系统时间 n = random.random() print(n) ``` seed()：初始化随机数种子 𐟌𑊤𝠥碌婀š过seed函数来设置随机数生成的种子，这样每次运行程序时，生成的随机数序列都是一样的。代码示例如下： ```python import random random.seed(2) # 设置种子为2 n = random.random() print(n) ``` randint(a, b)：生成一个[a, b）之间的整数 𐟎𒊨🙤𘪥‡𝦕𐧔Ÿ成一个在指定范围内的整数。代码示例如下： ```python import random n = random.randint(1, 10) print(n) ``` getrandbits(k)：生成一个k比特长度的随机整数 𐟒𛊨🙤𘪥‡𝦕𐧔Ÿ成一个指定比特长度的随机整数。代码示例如下： ```python import random n = random.getrandbits(10) print(n) ``` randrange(start, stop, step)：生成一个[start, stop]之间以step为步数的随机整数 𐟏 这个函数生成一个在指定范围内的随机整数，步长可以自定义。代码示例如下： ```python import random n = random.randrange(1, 100, 3) print(n) ``` uniform(a, b)：生成一个[a, b]之间的随机小数 𐟓 这个函数生成一个在指定范围内的随机小数。代码示例如下： ```python import random n = random.uniform(1, 10) print(n) ``` choice(seq)：从序列类型中随机返回一个元素 𐟎Ÿ️ 这个函数从给定的序列中随机选择一个元素。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] n = random.choice(poi) print(n) ``` shuffle(seq)：将序列类型中的元素随机排序，返回打乱后的顺序 𐟎𒰟”„ 这个函数将给定的序列打乱顺序，并返回新的顺序。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] random.shuffle(poi) print(poi) ``` sample(pop, k)：从pop类型中随机选取k个元素，以列表类型返回 𐟓‹𐟎𒊨🙤𘪥‡𝦕𐤻Ž给定的集合中随机选择k个元素，并返回这些元素的列表。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] lfd = random.sample(poi) print(lfd) ```

sigmoid的函数范围可以大于1 为什么sigmoid函数会被选作激活函数呢？其实，sigmoid函数有一个非常特别的性质：它能把输入的连续实值变换到0和1之间。想象一下，如果输入是非常大的负数，sigmoid函数会输出0；而如果输入是非常大的正数，它会输出1。这种特性使得sigmoid函数在神经网络中非常有用。不过，sigmoid函数也有一些缺点。首先，如果我们在初始化神经网络的权值时选择[0,1]之间的随机数，那么在反向传播的过程中，每经过一层，梯度值就会下降到原来的0.25倍。如果神经网络的层数很多，那么梯度会逐渐接近于0，这就会导致所谓的“梯度消失”问题。另一个问题是，sigmoid函数的输出不是零均值（zero-centered）。这意味着后一层的神经元会接收到上一层输出的非零均值信号作为输入。这会导致在反向传播过程中，对权值的更新要么全部朝一个方向进行，要么全部朝另一个方向进行，这种现象被称为“捆绑效果”。此外，sigmoid函数的计算相对耗时。由于它的幂运算特性，计算复杂度较高。所以，虽然sigmoid函数有其独特之处，但在实际应用中也需要考虑其缺点。在选择激活函数时，我们需要权衡其优缺点，找到最适合当前问题的解决方案。

根据时间段输出随机数代码在Excel中生成指定范围内的随机数其实非常简单，无论是整数还是小数，都可以轻松实现。下面我来分享一些小技巧，帮你搞定这个问题。生成10-100之间的随机整数 𐟎𒊊要生成10到100之间的随机整数，只需要一个简单的公式： =RANDBETWEEN(10,100) 这个公式会返回一个10到100之间的随机整数。每次计算工作表时，它都会生成一个新的随机数，非常方便。生成10-100之间的随机小数 𐟓Š 如果你想要生成10到100之间的随机小数，稍微复杂一点，但也不难。首先，你需要用到RAND()函数，它会产生一个0到1之间的随机数。然后，你可以用这个随机数乘以90（因为10到100之间有90个单位），再加上10，这样就可以得到一个10到100之间的随机小数。公式如下： =10+90*RAND() 这个公式会返回一个10到100之间的随机小数。如果你想让结果更精确，可以用ROUND函数来指定小数位数。例如，要生成两位小数的结果，可以这样写： =ROUND(10+90*RAND(),2) 这样每次计算时，都会生成一个新的两位小数的随机数。生成一位或两位小数的随机数 𐟓ˆ 如果你想要更精确的结果，比如一位或两位小数的随机数，可以在ROUND函数中指定小数位数。例如： =ROUND(10+90*RAND(),1) '生成一位小数 =ROUND(10+90*RAND(),2) '生成两位小数这样每次计算时，都会生成一个新的指定小数位数的随机数。是不是很简单？赶紧试试吧！

NumPy安装与使用全攻略 NumPy是Python的一个第三方扩展包，采用C语言编写，专为高效数值计算而设计。它主要用于处理一维或多维数组，特别适合进行矩阵计算和数据分析。以下是NumPy的详细介绍及安装步骤。 𐟔 NumPy的主要功能：高效数学运算：NumPy提供了一系列高效的数学函数，可以快速处理大量数据。多维数组构建：ndarray对象是NumPy的核心，它能够构建多维数组，方便进行各种数值计算。傅立叶变换与数组重塑：NumPy支持傅立叶变换，并且可以灵活地重塑多维数组的形状。线性代数与随机数生成：NumPy还提供了线性代数函数和随机数生成函数，满足各种科学计算的需求。 𐟓Š NumPy的应用领域：数据分析：NumPy常与pandas（数据分析库）和Matplotlib（Python绘图库）结合使用，广泛替代MatLab。科学计算：NumPy在科学计算领域有着广泛的应用，特别适合处理复杂的数值计算问题。 𐟛 ️ 安装NumPy的步骤：打开命令提示符：按下Win+R键，输入“CMD”，然后按回车键打开命令提示符窗口。执行安装命令：在命令提示符窗口中输入“pip install numpy”，然后按回车键进行安装。通过以上步骤，你就可以轻松安装并使用NumPy进行各种数值计算了。

𐟒–爱心C语言程序大揭秘𐟒늰ŸŽ蠦Ž⧴⃨ﭨ耥悤𝕧𛘥ˆ𖥇𚤸€个动态的爱心！在这个程序中，我们将通过一系列复杂的数学运算和颜色处理，来创造出令人惊艳的视觉效果。 𐟒ᠩ斥…ˆ，我们定义了一个结构体`Point`，用来保存爱心的每一个点的坐标和颜色信息。通过这个结构体，我们可以轻松地管理和操作爱心的数据。 𐟌ˆ 接下来，我们使用了一系列复杂的数学公式来计算爱心的形状。这些公式基于参数方程和极坐标方程，通过调整系数，我们可以得到不同形状和大小的爱心。 𐟎蠥œ觻˜制过程中，我们还使用了随机数生成函数来为爱心添加一些随机性，使得每一次绘制的结果都有所不同。同时，我们还通过调整颜色数组来为爱心添加丰富多彩的颜色。 𐟒ꠦœ€后，我们将所有的数据保存到图片数组中，并通过循环来绘制每一帧图片。在绘制过程中，我们还使用了一些优化技巧来提高绘制的速度和效果。 ✨ 通过这个程序，我们可以轻松地绘制出一个动态且充满创意的爱心。无论是用于装饰你的桌面，还是作为一个小游戏，它都能给你带来无尽的乐趣！快来试试吧！

𐟔️比较三数大小&区间素数判断 𐟎𒠦𞃤𘉤𘪦•𐧚„大小，轻松搞定！ 1️⃣ 用随机数生成函数`random.randint()`来生成三个数。 2️⃣ 写个简单的算法，就能判断出三个数的大小啦！ 3️⃣ 如果要比较更多数，二分法来帮你！ 𐟔️ 判断区间内的素数，一目了然！ 1️⃣ 生成数值列表，从下限到上限。 2️⃣ 用个循环，从下限开始判断素数。 3️⃣ 如果是非素数，记得用`list.remove()`删除哦！ 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚥œ襈䦖�ž素数并删除时，别忘了加`break`语句，避免重复判断和删除同一个元素。 𐟎‰ 现在，你也能轻松比较三个数的大小和判断区间内的素数啦！

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