2025年random的取值范围（2025年randomrand函数）

Math.random()的取值范围包括0和1吗?

1、使用Math.floor（Math.random（）*10+1）函数实现。floor（）：返回小于等于x的最大整数。函数返回一个浮点， 伪随机数在范围[0，1），也就是说，从0（包括0）往上，但是不包括1（排除1）。实现将初始种子选择到随机数生成算法，它不能被用户选择或重置。

2、int rd=Math.Random（）0.5？1：0；这样0和1出现的几率分别为百分之五十。

3、Math类的random（）方法可以生成[0，1）之间的随机浮点数。double类型数据强制转换成int类型，整数部分赋值给int类型变量，小数点之后的小数部分将会丢失。int b=（int）（Math.random（）*10）；//生成[0，9]之间的随机整数。

Java数据的取值范围

byte：1字节（8位），取值范围-128到127，适用于节省内存的场景（如处理二进制数据）。short：2字节（16位），取值范围-32，768到32，767，较少单独使用，多用于特定硬件交互。

取值范围：最小值：Integer.MIN_VALUE = -2147483648 最大值：Integer.MAX_VALUE = 2147483647 说明：int 类型是一个 32 位的有符号整数，可以表示从 -2147483648 到 2147483647 的整数。这是 Java 中最常用的整数类型。

Java数据类型的取值范围是指不同类型的数据在Java语言中能表示的最小值和最大值。这些取值范围是由数据类型所占用的内存大小及其表示方式决定的。byte类型：占用8位，取值范围为128到127。这是因为byte类型使用补码二进制表示整数，最高位为符号位，0表示正数，1表示负数。

python中random.randint(1,100)随机数中包不包括1和100

1、Python中的random.randint生成的随机数包括1和100。包含边界值：random.randint函数生成的随机整数范围是闭区间，即包括起始值和终止值。随机选择：当你调用random.randint时，Python会从1到100之间的所有整数值中随机选择一个，包括1和100本身。

2、random.randint（1，100）随机数中是包括1和100的。python中对random.randint（） 的源码解释如下 def randint（self， a， b）：Return random integer in range [a， b]， including both end points.翻译过来就是返回值是在 [a， b] 区间的随机数（integer类型），其中包括 a和 b。

3、Python中的random.randint生成的随机数包括1和100。详细解释如下：在Python的random模块中，`random.randint`函数用于生成一个包含a和b的随机整数。这里的a和b都是闭区间，意味着生成的随机数可以取到这两个数值。因此，当你使用`random.randint`时，这个函数会生成一个在1到100之间的随机整数。

4、random.randint（1，100）随机数中使包括1和100。在python中的random.randint（a，b）用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是 上限，生成的随机数n： a = n = b。

Oracle随机函数

Oracle数据库生成随机数的方法是通过特定的SQL语句实现的。具体语句为：select to_char（sysdate，yyyymmdd）||lpad（round（dbms_random.value（1，999999999），9，0） from dual；其中，to_char（sysdate，yyyymmdd）用于获取当前日期的年月日部分。

dbms_random.normal这个函数不带参数，能返回normal distribution的一个number类型，所以基本上随机数会在-1到1之间。

使用SQL语句，从表中随机抽取指定数量的记录。通过将表中的所有记录按随机顺序排序，然后选取前N个行，实现随机抽取。

python自定义取值范围random.randint()各位阔以解答一下嘛

Python内置库random包含用于生成随机数的功能。其中random.randint（）函数专门用于生成指定范围内的随机整数。例如运行random.randint（1，10），每次结果会随机产生介于1至10的整数。与之相比，random.uniform（）函数则用于生成指定范围内的随机小数。运行random.uniform（1，10），每次结果会随机产生介于1至10的任意小数。

randint是random + integer拼接简写而成，代表随机一个整数 Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。random.randint（） 函数的例子：用于生成一个指定范围内的整数。

在Python的numpy库中，numpy.random.randint是一个用于生成随机整数的函数。其主要功能是返回一个或多个随机整数，这些整数的范围由用户指定的参数决定。该函数的使用方式非常灵活，可以根据需要选择是否指定最高限值，以及是否需要生成多维数组。如果没有提供最高限值，函数将只生成从最低值开始的随机数。

随机森林算法常用参数

随机森林算法是强大的集成学习方法，包含多个超参数，调整它们能优化模型性能。主要超参数及其说明、取值范围如下： n_estimators：决策树数量，正整数，通常10至200。 criterion：分裂点评价标准，gini（默认）或entropy。

主要参数有决策树数目、特征选择策略、内部节点再划分最小样本数、叶子节点最小样本数等。拓展：随机森林算法可以用来进行分类和回归，并且可以用来做特征选择，从而达到减少特征维度的目的，节省计算时间和提高模型准确度。

分类学习器：RandomForestClassifier回归学习器：RandomForestRegressor主要参数：n_estimators：随机森林中树的棵数。criterion：选择最优划分属性的准则（如基尼系数或信息增益）。max_depth：决策树的最大深度。max_features：随机抽取的候选划分属性集的最大特征数。

建立一个差劲的随机森林模型真的很难！因为随机森林算法对指定使用的超参数（hyper-parameters ）并不十分敏感。为了要得到一个合适的模型，它们不需要做很多调整。只需使用大量的树，模型就不会产生很多偏差。大多数的随机森林算法的实现方法的参数设置初始值也都是合理的。 通用性。

简述数据挖掘中随机森林算法的原理，优点和主要参数随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

max_features：划分节点时考虑的最大特征数，控制模型复杂度。bootstrap：是否采用有放回抽样，默认True。False时，使用全部数据构建每棵树，减少方差。oob_score：是否使用袋外数据评估模型性能，默认False。True时，可提供模型泛化能力的无偏估计。