如何在python中构建一个随机数生成器，生成符合某些数据的数字

这是我的一个习题集中的一个问题。我需要设计一个随机数生成器，生成符合数据的请求大小。然后设计另一个随机数生成器，生成与数据一致的到达间隔时间。完成后，我需要解释我是如何分析数据来实现这一点的，以及为什么我相信我的随机数生成器与数据一致。我分析了数据，并根据日志中的大小创建了一个图表

我用python构建了一个随机数生成器，生成随机数，但它们不符合请求大小。到目前为止，我用python完成了这项工作：

import random
import math
import cPickle

with open('Logs2.txt', 'w') as f_out:

    for i in range(17):
        t = ((-1.0 * (0.4)) * math.log(random.random()))
        f_out.write("{b}\n".format(b=t))

我应该如何根据我的数据创建这些随机变量。 以下是数据：

1
0.983606557
0.967213115
0.93442623
0.918032787
0.901639344
0.868852459
0.819672131
0.721311475
0.639344262
0.606557377
0.508196721
0.491803279
0.360655738
0.278688525
0.081967213
0.06557377
0.655737705

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我必须创建足够接近这些数字的随机变量，不必按顺序排列，我稍后会对它们进行排序

我不太清楚你在问什么，但你似乎想对数据建模或将其与统计分布相匹配，或者，通过使用每个点作为中心趋势，为每个数据点生成一组数据

在任何一种情况下，您都可能希望使用该模块。本模块包括各种统计分布函数，以及用于创建具有已知中心趋势和偏差的随机变量的简便方法。一个很好的例子是

是数学/科学密集型工作的另一个必备软件包，并且（根据我的经验）有更高级（但不太直观）的统计函数和类。你可能会觉得有用

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再说一遍，我不确定你到底在问什么。如果您需要更多帮助，请继续评论。

通常情况下，psedoo-随机数生成器依靠系统时钟来确定一些“随机性”的外观，只是为了创建不同的数字。但是，这不会创建不同数字的不同模式。

这些数字是按排序顺序从日志中提取的。所以它们不是随机的？如果是这样的话，为什么要说随机数呢？因为使用上面的随机数生成器，我想从生成器中得到接近上面数据的随机数。我的问题是我不知道怎么做，如果我的发电机是正确的。它会产生随机数，但我无法接近我的数据。我必须请一位数学家对它严格要求，但从我有限的理解来看，这不是随机数。充其量，你的输入数加上/减去小的随机数。为什么你希望“随机”数“接近你的数据”？你能告诉我们你想要完成什么吗？