Python 在两个数字之间生成一个随机范围

pythonic（可以使用numpy）是如何在范围

[range\u length\u min，range\u length\u max]

中生成随机长度范围的

示例：

start = np.random.randint(range_start, range_end - (range_max_length - range_min_length))
end = start + np.random.randint(range_min_length, range_max_length)

• 范围长度最小值=5
• 范围长度最大值=10
• 范围\u开始=0
• 范围=2000

允许的解决方案：

• [53,59]

• [934941]

无效解决方案：

• [92,94]

  因为范围的长度小于

  范围长度\u min

• [92104]

  因为范围的长度大于

  范围长度\u最大值

• [-4,3]

  因为范围的起始值小于

  范围\u start

• [1998，2004]

  因为范围结束小于

  范围结束

当前解决方案：

start = np.random.randint(range_start, range_end - (range_max_length - range_min_length))
end = start + np.random.randint(range_min_length, range_max_length)

这会给出正确的结果，但取样不均匀。

range\u end-（range\u max\u length-range\u min\u length）

是一个黑客攻击。

怎么样

from random import randint

a = randint(range_start, range_end - range_length_max)
b = randint(range_length_min, range_length_max)

r = [a, a+b]

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只需尝试为特定需求创建一个函数：

>>> def foo(range_start, range_end, range_length_min, range_length_max):
...     v = random.randint(range_start, range_end)
...     v1 = random.randint(v + range_length_min, v + range_length_max if range_length_max <= range_end else range_end)
...     return [v, v1]
... 
>>> foo(range_start, range_end, range_length_min, range_length_max)
[1384, 1390]

def foo（范围开始、范围结束、范围长度最小、范围长度最大）： ... v=random.randint（范围开始，范围结束） ... v1=random.randint（如果range\u length\u max>>foo（range\u start，range\u end，range\u length\u min，range\u length\u max），则v+range\u length\u max [1384, 1390]

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以下是一种基于长度选择加权的方法：

import random

def rand_interval(lmin,lmax,a,b):
    """picks random subinterval in [a,b] with length between lmin and lmax inclusive"""
    weights = [b-a - x + 1 for x in range(lmin,lmax+1)]
    length = random.choices(range(lmin,lmax+1),weights)[0]
    start = random.randint(a,b-length)
    return start, start + length

测试：

import collections
print(collections.Counter(rand_interval(1,2,1,3) for _ in range(10000)))

典型输出：

Counter({(1, 2): 3389, (1, 3): 3386, (2, 3): 3225})

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这个问题似乎没有明确规定。您希望区间的分布是什么？如果您希望从所有有效区间集中统一选择区间，则在编码之前需要解决一个数学问题，因为区间的长度在可能的长度范围内不是均匀分布的。@JohnColeman我需要均匀采样。范围长度和范围位置必须独立均匀地采样。“范围长度和范围位置必须独立均匀地采样”没有意义，因为长度和位置不是独立的。间隔越长，位置上的约束就越多。此外，较短的子间隔将比较长的子间隔多，因此如果要从有效间隔集中统一采样，您的选择必须偏向较短的子间隔lsAh，我的错。它们不是独立的。每个范围的可能性应该相等。例如，我当前的解决方案遗漏了边缘的范围，这是一个问题。根据所给出的配置，此解决方案无法生成

[1994，1999]

。我认为您可以使用，在整个范围内生成

a

，然后通过

range\u end

剪裁

a+b

，我认为该解决方案将有利于接近末尾的范围。与其他值相比，结尾更可能是

range\u end

。