Question

我正在编写一些需要通过随机浮动进行除法的函数，虽然它高度不可能它会抛出ZeroDivisionError，但我无法入睡直到我胜利积极。是否有一个用于Python的random.random（）模拟，它是0独占的。

Answer 1

正如凯文·克里斯托弗·亨利所指出的那样random.random返回值[0.0,1.0]，很容易通过以下方式将其转换为（0.0,1.0）而没有任何条件代码：

1.0 - random.random()

Answer 2

如果您不介意编写自己的功能，请参阅：

def rand():
    x = 0
    while x == 0:
            x = random.random()
    return x

这会随机选择一个随机浮点直到随机浮点数不等于0，然后返回它：

>>> def rand():
...     x = 0
...     while x == 0:
...             x = random.random()
...     return x
... 
>>> rand()
0.8330963681114979
>>> rand()
0.6061231841612397
>>> rand()
0.10548161965303249
>>> rand()
0.6102130916030852

Answer 3

一种方法是将其从[0.0,1.0]转换为（0.0,1.0）：

def nonzero_random():
    return random.random() or 1.0

Answer 4

因此，如果我们有一个范围为[x, y)的函数，但我们希望它采用(x, y)的范围，那么C ++函数std::nextafter将解决这个问题。

可悲的是，库存python中没有提供类似的功能。我们可以在numpy中找到它。

random.uniform(numpy.nextafter(0, 1), 1)

如果您不想依赖numpy，也可以对数字进行硬编码：

random.uniform(5e-324, 1)

Answer 5

尝试：

random.randrange(start, stop, step)

即使您被迫拥有一系列整数，也可以随时划分结果。

>>> random.randrange(1, 1000)/ float(1000)
0.428

是否有一个不生成0的Python random.random（）模拟

5 个答案: