Как определить количество качества генератора псевдослучайного числа?

Question

Как определить количество качества генератора псевдослучайного числа?

Библиотека CSV , которую вы импортировали, может сделать это довольно легко следующим образом:

import csv
import os


name3 = input("Name your CSV file: ")

while not os.path.isfile(name3):
    print('File {} not found.'.format(name3))
    name3 = input('Name your CSV file: ')

name4 = input('Name your exit file: ')

with open(name3, 'r', newline='') as f_input, open(name4, 'w', newline='') as f_output:
    csv.writer(f_output, delimiter=';').writerows(csv.reader(f_input))

По умолчанию csv.reader() будет читать строки через запятую. Затем csv.writer() можно использовать для записи всех строк, используя ; в качестве разделителя.

5

quantify random

задан Community 23 May 2017 в 12:01

2 ответа

Другие вопросы по тегам:

quantify random

Похожие вопросы:

score 4 · Answer 1

NIST имеет ряд документов, и инструменты для того, чтобы статистически проанализировать генераторы случайных чисел пересекают множество метрик.

http://csrc.nist.gov/groups/ST/toolkit/rng/index.html

Многие из этих тестов также включены в набор тестов Dieharder PRNG.

http://www.phy.duke.edu/~rgb/General/rand_rate.php

Существует тонна различных метрик, потому что существуют многие, много различных способов использовать PRNGs. Вы не можете проанализировать PRNG в вакууме - необходимо понять вариант использования. Эти инструменты и документы предоставляют большую информацию для помощи Вам в этом, но в конце дня необходимо будет все еще понять то, в чем Вы на самом деле нуждаетесь, прежде чем можно будет определить алгоритма, подходит. Документация NIST полна, если несколько плотный.

- Adam

score 1 · Answer 2

Эта страница обсуждает один способ проверить, получаете ли Вы плохое распределение: графическое изображение псевдослучайных значений в поле и затем просто рассмотрении их.