限制Python中的随机数生成

Question

我正在尝试使用numpy在Python中创建一个循环，该循环将为我提供一个变量“ times”，其中5个数字在0到20之间随机生成。但是，我希望有一个条件：相邻两个元素之间没有任何区别该列表小于1。什么是最好的方法呢？ 我尝试了最后两行代码，但这很可能是错误的。

for j in range(1,6):

    times = np.random.rand(1, 5) * 20
    times.sort()
    print times

    da = np.diff(times) 

    if da.sum < 1: break

例如，对于一次迭代，这将不是很好：

4.25230915 4.36463992 10.35915732 12.39446368 18.46893283

但是像这样的东西将是完美的：

1.47166904 6.85610453 10.81431629 12.10176092 15.53569052

Answer 1

由于您使用的是numpy，因此您最好将内置函数用于统一的随机数。

def uniform_min_range(a, b, n, min_dist):
    while True:
        x = np.random.uniform(a, b, size=n)
        np.sort(x)
        if np.all(np.diff(x) >= min_dist):
            return x

它使用与先前答案相同的反复试验方法，因此根据参数，找到解决方案的时间可能会很大。

Answer 2

使用命中和丢失方法来确保均匀分布。 这是一个直接的Python实现，应该可以对numpy进行调整：

import random

def randSpacedPoints(n,a,b,minDist):
    #draws n random numbers in [a,b]
    # with property that their distance apart is >= minDist
    #uses a hit-miss approach

    while True:
        nums = [a + (b-a)*random.random() for i in range(n)]
        nums.sort()
        if all(nums[i] + minDist < nums[i+1] for i in range(n-1)):
            return nums

例如，

>>> randSpacedPoints(5,0,20,1)
[0.6681336968970486, 6.882374558960349, 9.73325447748434, 11.774594560239493, 16.009157676493903]

如果没有可行的解决方案，它将陷入无限循环中（因此您可能需要添加控制试验次数的安全参数）。