Question

我猜大多数内置的随机生成器会返回这样的内容：

[0.0, 1.0)

所以如果我想要50％的机会我会使用这样的东西：

if random() < .5

或类似的东西：

if random() <= .5

感谢您的帮助。

Answer 1

啊，旧的“.5”问题。这是答案：

如果你要将10个东西分成两个相等的部分，那么每个部分需要5个东西。第一部分为0至4，第二部分为5-9。所以... < .5是正确的。

Answer 2

为什么一个人呢？ Python有random.choice：）

random.choice（[0,1]）会给你0/1的机会相等 - 而且它是Python的标准部分，由编写random.random的同一个人编码（因此了解更多关于它的语义比其他任何人都多）

Answer 3

首先，要么适用。

最好的方法是选择一个专门发出布尔值或范围整数的随机发生器。然后你可以准确地确定范围。

无论如何，具有浮点的“相等”操作都是不确定的。

Answer 4

 if random() < .5

在二进制文件中，.5是.10000000000 .... 因此，基本上，问题简化为“小数点后的第一个二进制数字是什么... 0（适用于<.5）或1（适用于.5或更多）？”

Answer 5

对于特定系统，您应该测试它，如果您真的想知道。可能需要一段时间： - ）

我同意其他海报，对于第一个订单，没关系。如果它确实重要，无论如何你都需要一个更好的RNG。

编辑：我刚尝试了C＃中的默认RNG，尝试了1,000,000,000次，答案相同......

Answer 6

import random
def fifty_fifty():
    "Return 0 or 1 with 50% chance for each"
    return random.randrange(2)

Answer 7

< .5

但是假设您的浮点支持足以满足您的精度要求（因为它永远不会完全）。

Answer 8

如果我想要50％的几率，我只需要检查LSB（最低有效位）。

Answer 9

如果您需要真正的随机数字，可以尝试random.org。它们提供连接到设备的Web服务，该设备可检测来自宇宙的噪声。从技术上来说仍然没有随机，但我认为足够接近。

他们可以通过各种方式进行查询，例如黑白图像。

Answer 10

如果你对你的随机数很挑剔，不要依赖任何内置的东西。从您信任的地方获取记录良好的RNG（我相信Boost，这是值得的），并阅读文档。过去，标准的RNG非常糟糕，我仍然不相信它们。

或者，使用整数RNG，它给出一个范围内的离散值，并将范围除以一半。根据我的经验，RNG是不可或缺的，浮点函数简单地除以范围的顶部。

当然，如果这是真的，你就得到了答案。如果整数RNG产生0,1,2和3，则浮点等效值将为0.0,0.25,0.5和0.75，因此答案是测试＆lt; 0.5。

如果RNG不是基于积分计算，那么它基于浮点计算，因此是不精确的。在这种情况下，无论您是否测试＆lt; =或＆lt;，都无关紧要，因为无法保证计算应该是精确的0.5。

所以，答案可能是测试＆lt; 0.5，如果它产生影响，这可能是正确的。

Answer 11

这是我喜欢使用的版本：

import random

# Returns True 50% of the time. 
def fifty_fifty():
    if random.random() < .5:
        return True
    return False

用法：

if fifty_fifty():
    # Do something half the time
else:
    # Do something else instead half the time

Answer 12

没关系。两种配方都能产生理想的结果。