IDL中生成随机数
verilog的random函数
verilog的random函数Verilog的Random函数在Verilog中，Random函数是一种用于生成随机数的函数。
随机数在硬件设计中具有重要的作用，可以模拟不确定性和随机事件，使设计更加灵活和健壮。
本文将介绍Verilog中的Random函数及其应用。
一、Random函数的基本原理在Verilog中，Random函数是通过伪随机数生成器（PRNG）来产生随机数的。
PRNG是一种基于确定性算法的随机数生成器，它通过一个起始种子值，按照一定的算法生成一系列看似随机的数值。
当使用同样的种子值时，PRNG所生成的随机数序列是完全相同的。
在Verilog中，Random函数是通过系统函数$random来实现的。
$random函数返回一个32位的随机数值，其范围是0到2^32-1。
二、Random函数的用法在Verilog中，我们可以使用Random函数来生成随机数，然后根据需求进行相应的处理。
下面是一些Random函数的常见用法：1. 生成随机数可以使用Random函数来生成一个随机数，并将其赋值给一个变量。
例如：reg [7:0] random_num;initial beginrandom_num = $random;$display("Random number: %d", random_num);end```2. 生成指定范围的随机数可以使用Random函数生成指定范围的随机数。
例如，生成一个0到9之间的随机数：```verilogreg [3:0] random_num;initial beginrandom_num = $random % 10;$display("Random number: %d", random_num);end```3. 生成随机布尔值可以使用Random函数生成随机的布尔值。
例如，生成一个随机的1或0：reg rand_bit;initial beginrand_bit = $random % 2;$display("Random bit: %b", rand_bit);end```4. 生成随机地址在某些情况下，我们需要生成随机的地址值。
随机数的生成方法
在一定的统计意义下可作为随机样本 X1，X2，…，Xn 的一组样本值，称r1 , r2 , … , rn一组具有与X相 同分布的随机数. 例1 设随机变量X～B(1, 0.5), 模拟该随机变 量X的一组样本值. 一种简单的方法是 抛一枚均匀硬币，观察出现正反面的情况， 出现正面记为数值“1”,否则记为“0”得： 0，0，1，0，1，1，1，0，1，0，0，0， 0，1，1，0，1，0, … 可看成总体X 的一系列样本值,或称产生了 一系列具有两点分布的随机数.
} { X xn }
有
P{ X xn } pn ,
(n 1,2,)
产生X的随机数的算法步骤 ： (1) 产生一个(0, 1)区间上均匀分布随机数r(RND);
(2) 若 P(n－1)＜r≤P(n) ，则令X 取值为xn. 例3 离散型随机变量X的分布律如下 X=x 0 P(x) 0.3 1 0.3 2 0.4
数学软件有产生常用分布随机数的功能
需要数据 量很大时 不太有效 需要寻求一种简便、经济、可靠, 并能在 计算机上实现的产生随机数的方法.
对特殊分布
二.均匀分布随机数的产生 最常用、最基础的随 机数是在（0,1）区间 内均匀分布的随机数 (简记为RND)
理解为：随机 变量X～U(0,1) 的一组样本值 的模拟值
2. 数列{rn}本质上是实数列, 给定初始值由递推 公式计算出的一串确定的数列.
从计算机中直接调用 某种分布的随机数同样存 在类似问题.
解决方法与思路： 1. 选择模拟参数 2. 对数列进行统计检验
不能简单 等同于真 正意义的 随机数.
1. 选择模拟参数 1） 周期的长度取决于参数x0, 入, M的选择； 2） 通过适当选取参数可以改善随机数的统计 性质. 几组供参考的参数值： x。=1，λ=7，M=1010 （L=5×107）
sql生成随机数以及不重复随机数
sql⽣成随机数以及不重复随机数背景：想在表中随机取10条记录，让取出来的数据不重复（表中必须是有个递增列,且递增从1开始间隔为1）。
数据表：CREATE TABLE testable(id INT IDENTITY(1,1),myname NVARCHAR(1000),insertedTime DATETIME DEFAULT SYSDATETIME())表中共有100条数据，如下省略……1. ⾸先想到的是MSSQL⾃带的newid()采⽤这种⽅法时，需要将表中所有记录与newid()⽣成的值进⾏⽐较从⽽进⾏排序。
因此，如果表中的记录较多，操作会⾮常缓慢。
Gift163DB14 * dbo.testable NEWID()缺点：1. 取出的10条数据会出现重复 2.当数据表数据很多的时候，速度将很慢（每次重新计算newid）2. ⾃定义函数返回⼀个表，表中记录的是随机⽣成的N个id值。
1）rand()⽣成随机数 rand()*count,CEILING,floor⽤法2）如果临时表中⽆此数据，则放⼊，否则重新⽣成3）直到N条记录已经⽣成注意：标量函数function内不能出现rand()⽅法，变通下⽣成个view v_random，然后在函数内调⽤ v_random获取随机数v_randomCEILING(rand()*51) random --注意51，⽣成的是1到51之间的数字，因为事先知道数据库中有51条记录⾃定义函数代码如下：randomIntStringWithCommaSplit(@counts ) –counts 表明返回的个数@t (filed1 ) --返回表@t，有个int类型的 field列@randomInt@i@i=0@i<@counts@randomInt= random v_random--不能是 SET @randomInt=SELECT random FROM v_random( 1 * @t filed1=@randomInt)@t (@randomInt)@i=@i+1上⾯函数返回的是⼀个表类型，表中有个int字段，存放要查找的N个不同的keyId （keyId为要查找表的递增列，且递增为1，从1开始递增）所以返回的表中存放的数据是 dbo.Articles中的id列的值。
随机数生成及控制
随机数生成及控制对于随机数，大家都知道，计算机不可能产生完全随机的数字，所谓的随机数发生器都是通过一定的算法对事先选定的随机种子做复杂的运算，用产生的结果来近似的模拟完全随机数，这种随机数被称作伪随机数。
伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。
所选数字并不具有完全的随机性，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。
伪随机数的选择是从随机种子开始的，所以为了保证每次得到的伪随机数都足够地“随机”，随机种子的选择就显得非常重要。
如果随机种子一样，那么同一个随机数发生器产生的随机数也会一样。
一般地，我们使用同系统时间有关的参数作为随机种子，这也是.net中的随机数发生器默认采用的方法。
我们可以使用两种方式初始化一个随机数发生器：第一种方法不指定随机种子，系统自动选取当前时间作为随机种子：Random ro = new Random();第二种方法可以指定一个int型参数作为随机种子：int iSeed=10;Random ro = new Random(10);之后，我们就可以使用这个Random类的对象来产生随机数，这时候要用到Random.Next()方法。
这个方法使用相当灵活，你甚至可以指定产生的随机数的上下限。
不指定上下限的使用如下：int iResult;iResult=ro.Next();下面的代码指定返回小于100的随机数：int iResult;int iUp=100;iResult=ro.Next(iUp);而下面这段代码则指定返回值必须在50-100的范围之内：int iResult;int iUp=100;int iDown=50;iResult=ro.Next(iDown,iUp);除了Random.Next()方法之外，Random类还提供了Random.NextDouble()方法产生一个范围在0.0-1.0之间的随机的双精度浮点数：double dResult;dResult=ro.NextDouble();综上所述，我们可以通过控制生成的数字来转化为字符类型，这些数字就是所对应字符的Unicode码（ASCII码中英文以及常用字符部分的码值与Unicode相同）。
随机数生成原理 实现方法 不同编程语言的随机数函数
1-0：Microsoft VC++产生随机数的原理：Srand ( )和Rand( )函数。
它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m)。
其中a，b，m都是常数。
因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。
Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。
它产生的随机数之间的相关性很小，取值范围是0—32767（int），即双字节（16位数），若用unsigned int 双字节是65535，四字节是4294967295，一般可以满足要求。
1-1：线性同余法：其中M是模数，A是乘数，C是增量，为初始值，当C=0时，称此算法为乘同余法；若C ≠0，则称算法为混合同余法，当C取不为零的适当数值时，有一些优点，但优点并不突出，故常取C=0。
模M大小是发生器周期长短的主要标志，常见有M为素数，取A为M的原根，则周期T=M-1。
例如：a=1220703125a=32719 （程序中用此组数）a=16807代码：void main( ){const int n=100;double a=32719,m=1,f[n+1],g[n],seed;m=pow(2,31);cout<<"设置m值为"<<m-1<<endl;cout<<"输入种子"<<endl; //输入种子cin>>seed;f[0]=seed;for(int i=1;i<=n;i++) //线性同余法生成随机数{f[i]=fmod((a*f[i-1]),(m-1));g[i-1]=f[i]/(m-1);cout.setf(ios::fixed);cout.precision(6); //设置输出精度cout<<i<<" "<<'\t'<<g[i-1]<<endl;}}结果分析：统计数据的平均值为：0.485653统计数据的方差为：0.3205761-2：人字映射递推公式就是有名的混沌映射中的“人字映射”或称“帐篷映射”，它的非周期轨道点的分布密度函数：人字映射与线性同余法结合，可产生统计性质优良的均匀随机数。
IDL中的数组操作
IDL中的数组ESRI中国（北京）有限公司2009年4月目录IDL中的数组 (1)1 前言 (2)2 数组 (2)2.1 创建数组 (2)2.1.1 赋值创建 (2)2.1.2 函数创建 (2)2.2 使用数组 (4)2.2.1 数组的存储 (4)2.2.2 引用数组 (6)2.3 运算 (7)2.3.1 数组运算 (7)2.3.2 数组运算函数 (9)2.3.3 矩阵运算 (18)1前言IDL是面向对象的第四代高级数据可视化与分析的语言，它完全面向矩阵计算加快了数据处理速度（IDL的第一个版本的原形是APL，是一种在数组运算上非常优秀的程序语言），在大数据的处理以及遥感影像的实时处理、分析及应用中有着很大优势。
由于自带了很多的函数，IDL在数组或矩阵的创建、运算操作中有着一系列的技巧。
要写出一个高效的IDL程序，必须知道怎么用数组来进行数据处理，对数组的创建和运算等进行了总结，如需函数的详细介绍请参考Help。
2数组IDL语言数组的维数为0～8维，数组的引用符号既可以用[]，也可以用()但推荐习惯使用[]，因为函数的引用采用()，故数组调用采用[]可以与此相区别，程序中可以加入COMPILE_OPT STRICTARR来增加数组引用的检查。
2.1创建数组2.1.1赋值创建数组可以在IDL命令行中建立。
建立一个两行三列的数组，如下所示：IDL> array=[[1,2,3],[4,5,6]]IDL> IDL> help,arrayARRAY INT = Array[3, 2]2.1.2函数创建2.1.2.1创建全零和索引数组1.特定函数可以用IDL的特定函数进行全零数组或索引数组的创建，表2-1是常用的数据类型数组的创建方式。
表2-1 不同类型的数组创建方式数据类型创建全0数组创建索引数组字节型 bytArr()bindgen() 16位有符号整型 intarr() indgen()32位有符号长整型 lonarr() lindgen()64位有符号整型 lon64arr() l64indgen()16位无符号整型 uintarr() uindgen()32位无符号长整型 ulongarr() ulindgen()64位无符号整型 ulon64arr() ul64indgen()浮点型 fltarr()findgen() 双精度浮点型 dblarr() dindgen()cindgen() 复数 complexarr()双精度复数 dcomplexarr() dcindgen()sindgen() 字符串 strarr()指针 ptrarr()对象 objarr()例如，创建100×100初始值为零的字节型数组，输入：IDL>array=BytArr(100,100)创建一个有100个元素的浮点型矢量，初始数值为从0到99，输入：IDL>vector=FIndGen(100)2.常规函数MAKE_ARRAY()函数调用格式为Result = MAKE_ARRAY ( [D1 [, ..., D8]] [, 关键字] [, /INDEX] [, DIMENSION = vector] [, /NOZERO] [, SIZE=vector] [, TYPE=type_code] [, V ALUE=value] )通过关键字的控制可以实现表2-1的函数的功能。
mysql的随机生成数字函数
mysql的随机生成数字函数介绍在MySQL数据库中，我们经常需要生成随机的数字来满足不同的需求，例如生成随机的订单号、生成随机的用户ID等。
为了满足这些需求，MySQL提供了多种随机生成数字的函数。
本文将详细介绍MySQL中常用的随机生成数字函数，并提供示例代码说明其使用方法和效果。
RAND函数RAND函数是MySQL中最常用的随机生成数字函数之一。
它可以生成一个0到1之间的随机浮点数。
使用方法如下：SELECT RAND();示例以下是一个使用RAND函数生成随机数字的示例：SELECT RAND() * 100;上述代码将生成一个0到100之间的随机浮点数。
ROUND函数ROUND函数可以将一个浮点数四舍五入为指定的小数位数。
我们可以结合RAND函数和ROUND函数来生成指定范围内的随机整数。
使用方法如下：SELECT ROUND(RAND() * (max - min) + min);其中，max是生成随机整数的最大值，min是生成随机整数的最小值。
示例以下是一个使用ROUND函数生成指定范围内随机整数的示例：SELECT ROUND(RAND() * (100 - 1) + 1);上述代码将生成一个1到100之间的随机整数。
FLOOR函数FLOOR函数可以将一个浮点数向下取整为最接近的整数。
我们可以结合RAND函数和FLOOR函数来生成指定范围内的随机整数。
使用方法如下：SELECT FLOOR(RAND() * (max - min + 1) + min);其中，max是生成随机整数的最大值，min是生成随机整数的最小值。
示例以下是一个使用FLOOR函数生成指定范围内随机整数的示例：SELECT FLOOR(RAND() * (100 - 1 + 1) + 1);上述代码将生成一个1到100之间的随机整数。
CEILING函数CEILING函数可以将一个浮点数向上取整为最接近的整数。
我们可以结合RAND函数和CEILING函数来生成指定范围内的随机整数。
详解用python生成随机数的几种方法
详解⽤python⽣成随机数的⼏种⽅法今天学习了⽤python⽣成仿真数据的⼀些基本⽅法和技巧，写成博客和⼤家分享⼀下。
本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中⽣成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某⼀区间内⽣成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。
1 从给定参数的正态分布中⽣成随机数当考虑从正态分布中⽣成随机数时，应当⾸先知道正态分布的均值和⽅差（标准差），有了这些，就可以调⽤python中现有的模块和函数来⽣成随机数了。
这⾥调⽤了Numpy模块中的random.normal函数，由于逻辑⾮参简单，所有直接贴上代码如下：import numpy as np# 定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale):""":param loc: 正态分布的均值:param scale: 正态分布的标准差:return:从正态分布中产⽣的随机数"""# 正态分布中的随机数⽣成number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调⽤n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2)# 打印结果print(n)# 结果:3.2751924434630582 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调⽤Numpy模块的random.uniform函数⽣成随机数。
import numpy as np# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high):""":param low: 均匀分布的下界:param high: 均匀分布的上界:return: 从均匀分布中产⽣的随机数"""# 均匀分布的随机数⽣成number = np.random.uniform(low, high)# 返回值return number# 主模块if __name__ == "__main__":# 函数调⽤n = get_uniform_random_number(low=2, high=4)# 打印结果print(n)# 结果:2.44624171401531143 按照指定概率⽣成随机数有时候我们需要按照指定的概率⽣成随机数，⽐如已知盒⼦中每种颜⾊的球的⽐例，猜测下⼀次取出的球的颜⾊。
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IDL> ;生成2*3的[0,2(32次方)-1]范围内的长整型随机数组 IDL> print,randomu(undefinevar,3,2,/long) 1945085313 128722589 713527705 2010134861 771678015 1909949562
IDL> ;生成[-1,1]范围内的4元素随机数组 IDL> print,RANDOMN(undefinevar,4) 0.578943 0.561237 -0.391116 -0.0516022 IDL> ;生成[-1,1]范围内的3*4随机数组 IDL> print,RANDOMN(undefinevar,4,3) 0.770915 -0.939424 -0.777380 0.483093 1.94780 -0.521554 -0.668937 -0.301939 1.52465 -0.855310 -0.316978 0.473643
随机数，是数据处理和分析时经常要用到的，也有一篇文章《随机数的生成》对随机数 产生的原理和方法做了简单概述。 IDL 中产生随机数主要有 RANDOMU 和 RANDOMN 两个函数，分别生成均匀分布和正态 分布的随机数，参考下各自的帮助，能够生成满足通常状态下任意要求的随机数。
IDL> ;生成5个元素的[0,1]范围内随机数组，注意undefinevar是个未定义变量 IDL> print,randomu(undefinevar,5) 0.758868 0.0292860 0.425083 0.375357 0.288495 IDL> ;生成4*5的[0,1]范围内随机数组 IDL> print,randomu(undefinevar,5,4) 0.344222 0.214072 0.0882233 0.992980 0.732798 0.439286 0.369515 0.564629 0.209895 0.681666 0.800266 0.920463 0.307210 0.0401281 0.431608 0.850796 0.534765 0.442817 0.0122711 0.331296
IDL> ;生成2*3的[0,100]范围内浮点随机数组 IDL> print,randomu(undefinevar,3,2)*100 13.9903 40.8773 73.1388 4.95458 7.30314 25.9772
IDL> ;生成2*3的[0,255]范围内的整型随机数组 IDL> print,fix(randomu(undefinevar,3,2)*255) 85 181 216 180 247 83
IDL 群：42102772(IDLWay-II) EsriChina BBS: http://bbs.esrie Blog: /u/dongyanqing