Python 从random（）获取0.0的概率？

我正在尝试制作一个简单的程序来演示一些东西，尽管我对它的数学知识有点预先理解

从随机导入随机
a=随机（）

我读过随机函数，它的分布是[0.0；1.0]。它使用Mersenne Twister生成伪随机数，它是一个56位精度的浮点数

我假设这意味着它生成0.0的概率是1/2^56

为了使概率为1/2^28？，a必须小于多少？我试图理解56位浮点转换，但我似乎无法理解。实际浮点值必须是多少

a=？
如果随机（）
打印（“成功”）

对于[0,1]上的连续均匀分布，小于x的样本部分为x。例如，½个样本小于½。因此，x使得样本小于x的概率为1/228为1/228

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通过量化分布（分布中只有特定量子的倍数）超过[0，1），如果x是分布中的一个数字，情况也是如此。如果它在分布中的两个数字之间，则样本小于x的概率正好大于x。然而，在您描述的情况下，似乎1/228在分布中，因此它是答案。

这取决于它是如何生成的。几乎所有l库使用等距方法生成[0,1]上的值。简要说明：

生成统一整数（例如，每次调用返回64位）

丢弃多余的位数以匹配浮点精度（24表示单精度，53表示双精度）

将整数转换为浮点（由于值“适合”，所以不会进行舍入），并缩放到范围（2^-24/2^-53）

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So（参加双打）该方法产生2 ^ 53个唯一的FP值，每个都以2 ^ 53的概率出现。基础整数生成器的位数不影响这个。< /P>如果生成0的概率是1/2 ^ 56，那么这并不意味着生成2 ^ 56随机数必然产生0。作为另一个例子，考虑掷硬币。尽管头部的概率是1/2，但这并不意味着掷硬币两次就一定会产生头部。你是说梅森扭曲器吗？扭曲向列相是一种LCD技术，而不是随机数发生器。是的，梅森扭曲器。现在是凌晨3点，我的大脑很奇怪，对不起