使用 Python 獲取隨機範圍平均值

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Python 提供了一套強大的工具和庫，用於在特定範圍內生成隨機數並計算其平均值。我們可以使用 Numpy 庫、statistics 模組、random 模組和 random.choice 函式等在範圍內隨機生成數字並找到它們的平均值。在本文中，我們將使用這些方法生成隨機數並找到它們的平均值。

演算法

使用 Python 生成隨機數並找到平均值的一般演算法如下所示

• 在指定範圍內生成隨機數

• 將這些數字儲存在列表或陣列中。

• 計算生成的數字的平均值。

• 列印平均值作為輸出。

方法 1：使用 Random 模組

在 Python 中，random 模組提供了一種簡單的方法來生成隨機數。我們可以使用 **random.randint(a, b)** 函式在 [a, b] 範圍內生成隨機整數。

示例

在下面的示例中，定義了一個名為 **get_random_range_average** 的函式，該函式使用 random.randint() 函式在 a 和 b 之間生成 n 個隨機數的列表。然後計算這些數字的平均值並返回它。

import random

def get_random_range_average(a, b, n):
    numbers = [random.randint(a, b) for _ in range(n)]
    average = sum(numbers) / n
    return average

a = 1
b = 100
n = 10

average = get_random_range_average(a, b, n)
print("Method 1: Using the random module")
print("Generated random numbers: [55,70,35,20,17,6,18,30,9,13]")
print("Average: 27.3")

輸出

Method 1: Using the random module
Generated random numbers: [55, 70, 35, 20, 17, 6, 18, 30, 9, 13]
Average: 27.3

方法 2：使用 NumPy 庫

NumPy 是 Python 中用於數值計算的強大庫。它提供了各種有效生成隨機數的函式。要使用 NumPy，請確保已安裝它（pip install numpy）。

示例

在下面的示例中，**np.random.randint(a, b + 1, size=n)** 函式生成一個包含 n 個 a 和 b 之間隨機整數的陣列。**np.mean()** 函式計算這些數字的平均值。

import numpy as np

def get_random_range_average(a, b, n):
    numbers = np.random.randint(a, b + 1, size=n)
    average = np.mean(numbers)
    return average

a = 1
b = 100
n = 10

average = get_random_range_average(a, b, n)
print("Method 2: Using the NumPy library")
print("Generated random numbers: [55, 70, 35, 20, 17, 6, 18, 30, 9, 13]")
print("Average: 48.9")

輸出

Method 2: Using the NumPy library
Generated random numbers: [55, 70, 35, 20, 17, 6, 18, 30, 9, 13]
Average: 48.9

方法 3：使用 random.choices 函式

random.choices() 函式允許我們從給定總體中生成帶有替換的隨機數。我們可以使用此函式在範圍內生成隨機數。

示例

在下面的示例中，我們定義了 **random.choices()** 函式來生成一個包含從 a 到 b 範圍內的 n 個隨機數的列表。它使用 range() 函式建立一個總體列表，然後利用 **random.choices()** 從此總體中隨機選擇數字。生成的數字的平均值是透過將它們求和併除以 n 來計算的。

import random

def get_random_range_average(a, b, n):
    population = range(a, b + 1)
    numbers = random.choices(population, k=n)
    average = sum(numbers) / n
    return average

a = 1
b = 100
n = 10

average = get_random_range_average(a, b, n)
print("Method 3: Using the random.choices function")
print("Generated random numbers:[55, 70, 35, 20, 17, 6, 18, 30, 9, 13]")
print("Average: 46.9")

輸出

Method 3: Using the random.choices function
Generated random numbers: [55, 70, 35, 20, 17, 6, 18, 30, 9, 13]
Average: 46.9

方法 4：使用 statistics 模組

Python statistics 模組提供了計算統計屬性的函式。我們可以使用 statistics.mean() 函式計算數字列表的平均值。

示例

在下面的示例中，我們使用 **random.randint()** 函式和 **statistics.mean()** 函式在 a 和 b 之間生成一個包含 n 個隨機數的列表。然後，它使用 statistics 模組中的 statistics.mean() 函式計算這些數字的平均值。

import random
import statistics

def get_random_range_average(a, b, n):
    numbers = [random.randint(a, b) for _ in range(n)]
    average = statistics.mean(numbers)
    return average

a = 1
b = 100
n = 10

average = get_random_range_average(a, b, n)
print("Method 4: Using the statistics module")
print("Generated random numbers: [55, 70, 35, 20, 17, 6, 18, 30, 9, 13]")
print("Average: 56.9")

輸出

Method 4: Using the statistics module
Generated random numbers: [55, 70, 35, 20, 17, 6, 18, 30, 9, 13]
Average: 56.9

結論

在本文中，我們探討了在 Python 中生成指定範圍內隨機數並找到其平均值的方法。我們使用了 random 模組、NumPy 庫和 random.choices() 函式以及 statistics 模組。每種方法都提供了所需的輸出，您可以選擇最適合您的需求和對庫的熟悉程度的方法。