Ich war süchtig nach der Bibliothek, die oft in Python verwendet wird. Schauen Sie sich den einfachen Code an, der im folgenden Google Collaboratory ausgeführt werden kann. Es nennt sich nur eine beliebte, weit verbreitete Bibliothek In der Formel sieht es genauso aus. Dass die Ausgabeergebnisse ähnlich, aber tatsächlich unterschiedlich sind.
We need some caution when using randint whether this function is called from random library or numpy library. The result will be very different !!
import random
import numpy as np
for i in range (500):
print (np.random.randint(0,37))
for j in range (500):
print (random.randint(0,37))
Bei zufällig mit numpy aufgerufenen Zufällen werden nur 0 bis 36 ausgegeben. Wenn Sie dagegen zufällig ohne Numpy anrufen, ist dies 0 ~ 37!
Warum hast du es bemerkt? Zuvor habe ich einen Artikel veröffentlicht, in dem überprüft wurde, ob ich im Casino Geld verdienen kann. Es wurde darauf hingewiesen, dass die zufälligen Ergebnisse unterschiedlich sein können, Nach der Untersuchung np.random.randint (a, b) und random.randint (a, b) Es stellt sich heraus, dass das Analyseergebnis von völlig anders ist! Das gegenteilige Ergebnis (;;) (T.T) Mit einer so einfachen Formel, die normalerweise verwendet wird Es ist verwirrend, dass Sie am Ende völlig andere Analyseergebnisse erhalten! Ich habe das Warnmaterial noch nie online gesehen.
Es kann vorkommen, dass sich das Verhalten des Codes, den Sie normalerweise verwenden, ändert, indem Sie ihn an den Anfang setzen. Nein, es sollte auf jeden Fall da sein, wenn Sie die Bibliothek benutzen! viel gelernt!
Originaler Artikel: https://qiita.com/mnoda/items/3a0d1f6e21b52bbf79d0#comment-904693840460457f4ae3