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mock.js生成随机数

如果需要模拟大量数据,json-server也有快速的方法 接下来我们做一个json-server官方的实例(生成1000组user数据) 还是在test文件夹下,新建data.js文件,写入官方例子:...mockjs官方例子 然后运行:json-server data.js -p 3000 成功后地址栏打开localhost:3000你就会发现有1000条user数据 是不是很厉害,很方便。但是!...在实际开发中,我们需要的是更加正常点的数据,比如username应该是“马云”,“马化腾”...而不是千篇一律的user1、user2...并且需要有图片等等数据,如果需要这样的数据,mock.js就太合适了...生成的100条员工信息数据: ?...data.js代码 这段数据包含每条数据对应id、员工id(staff)、员工简介(evaluate)、员工部门(department)、随机1-3张照片 运行之后访问:http://localhost

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    js随机数生成器的扩展

    ()*7)+1 //规则:整篇文章,唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区 既然是扩展,那么我给小范围随机数生成器扩展个几倍,再截取目标随机数范围不就得了。...1.1 扩展 既然是小范围随机扩展到大范围,那么肯定离不开小范围随机数生成器get7的多次调用。...当然我们最终目标很明确,目标随机数生成器get11,它的每一个随机数都会等概率映射到get7的扩展序列里面: 然后我们很快就可以想到一个公式: a*(getx - 1) + getx a是个整数,整个公式含义是...我们知道等概率生成某个范围的随机数,想通过这个函数生成一个更小范围的随机数,就应该这样子:超过预期范围,重新抽取,所以叫做拒绝采样。...公式推广: 已知生成器getn能生成1-n的随机数,那么由getn拒绝采样得到的新生成器geta和getb(a,b都不大于n),可以生成get(a*b): get(a*b) = geta + a*(getb

    4.2K10

    JS - 生成随机数的方法汇总(不同范围、类型的随机数

    一、随机浮点数的生成 1,生成 [ 0, 1 ) 范围内的随机数(大于等于0,小于1) (1)使用 random() 方法可以返回一个介于 0 ~ 1 之间的伪随机数(包括 0,不包括 1)。...Math.random() (2)下面是一个测试样例 var random = Math.random(); console.log(random); 2,生成 [ n, m ) 范围内的随机数(大于等于...[n,m]、(n,m)、(n,m] 范围内的随机数 因为 random 的特点,要取得这几个区间内的浮点数稍微麻烦些,需要借助一些判断才能满足要求。...//取得[n,m]范围随机数 function fullClose(n,m) { var result = Math.random()*(m+1-n)+n; while(result>m)...{ result = Math.random()*(m+1-n)+n; } return result; } //取得(n,m)范围随机数 function fullOpen

    26.6K21

    随机数生成 python_python生成多个随机数

    描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。...---- 参数 x — 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。...random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。如果a > b,则生成随机数 n: a <= n <= b。...其中参数a是下限,参数b是上限,Python生成随机数 print random.randint(12, 20) #生成随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint...random.randrange 从指定范围内,按指定基数递增的集合中 ,这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。

    2.5K40

    python如何生成随机数_Python生成50个随机数

    使用 random 包生成随机数 2. 使用 numpy 包生成随机数 3. 使用 scipy 包生成随机数 1....使用 random 包生成随机数 可以生成 均匀分布, 高斯分布,(包括正态分布) 指数分布,(与泊松分布有区别:泊松分布表示一段时间发生多少次,而指数分布表示两次发生的时间间隔) 贝塔分布,...例如: (1) 生成 [1, 10] 内的均匀分布随机数 import random random.uniform(1, 10) Out[29]: 9.79867265758995 (2) 生成 [1...使用 numpy 包生成随机数 numpy 包的 random 方法基本支持所有分布,并且能够一次生成多行多列的随机数....使用 scipy 包生成随机数 用 scipy 包不同分布函数自带的 rvs 生成随机数,例如,生成一个正态分布的 2 行 2 列随机数,均值为 5, 标准差为 1: >>> import scipy.stats

    3.2K20

    如何生成随机数

    扔色子就是一个随机过程,得到的结果就是随机数。再比如对生产线的同一种产品称重,单个产品的重量也是不一样的,得到的结果也是随机数。...● 自定义随机数算法 这里mod是取余函数,比如mod(18, 5)结果是3。...用来产生一个大于等于0且小于1的随机数。 5组连续1000个随机数的平均值接近0.5 。 ● Fortran内置随机数过程 在 Fortran90 以后,语法规范引入了两个标准的函数用来产生随机数。...random_number函数是用来产生随机数的,整个程序可以通过call random_number( x )不限次数地调用它。这里的 x 必须是 real 类型,可以是单变量,也可以是数组。...调用后,x 的值(0-1)变为当前的(伪)随机数。 ?

    3.6K10
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