percona出品的小工具，用于随机生成测试数据。...https://github.com/Percona-Lab/mysql_random_data_load 直接下载release文件即可 mysql_random_data_load 将加载（插入）“...n”条记录到源表，并根据数据类型用随机数据填充它。...所以这个工具不会像 sysbench 那样确定预定义的表列或数据类型。它将根据列数据类型将数据插入表中。因此，我们可以根据我们的自定义需求生成随机数据。...表格可以有任意数量的不同数据类型的列，此工具将根据列的数据类型生成数据并插入数据。
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...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...:3000/staffMsg 你会看到这样的数据↓↓↓↓↓↓ ?
[1]在ListView篇之前，感觉有一点是需要提前准备的:数据 [2]也许会说：测试数据，用for循环出来不就行了吗? 但不好看啊。。。。...[3]为此打造一个随机数据的类 1.范围随机整数：rangeInt(int s, int e) /** * 获取范围随机整数：如 rangeInt(1,9) *
安装库 首先，使用pip安装库： pip install faker 在Python中生成随机数据 要使用Python faker库生成随机数据，只需要一个faker对象，它可以让我们生成随机名称、地址...图4 为了在随机数生成器中添加多个区域设置，只需要将区域设置列表传递到Faker()构造函数中。 图5 什么样的随机数据可用？ 如何找出faker可以生成什么样的随机数据呢？...图6 扩展随机数据 虽然faker已经提供了各种各样的随机数据，但网上一些很酷的家伙通过扩展faker可以提供的随机数据超越了限制。...需要安装额外的库来使用这些其他的随机数据，这些数据被称为“providers”，并作为基本的Faker库的附加组件。...库为航班乘客生成一些随机数据。
数据分析肯定需要数据，这个数据一般都是来自实际学习工作业务中的，比如学校的学生成绩，淘宝京东的销售数据，视频网站不同种类的视频播放点击量等。...自己练习的话，除了可以去一些公开的数据网站下载一些数据外，也可以自己随机生成一些数据，下面就来自己生成随机500名学生成绩，为之后后面数据分析使用做准备。...将生成的数据写入文件 写入数据比较简单，利用pandas库直接创建一个DataFrame二维数据结构，利用to_excel将整个数据写入文件，这里的index=False是为了不把自动索引写入。 ?...读取文件查看数据 利用read_excel读取之前的数据文件，打印查看数据的基本情况。 ?...自己生成一个数据文件就到这了，数据来源一般除了自己生成，下载公开的数据文件，还有就是自己去网上爬取网站的数据了。 (全文完)
出处：本文转载于微信公众号【DotNet骚操作】，作者【周杰DotNet 】 前言 在演示Demo、数据库脱敏、性能测试中，有时需要生成大量随机数据。...Bogus就是.NET中优秀的高性能、合理、支持多语言的随机数据生成库。 Bogus的Github链接：https://github.com/bchavez/Bogus，图标如下： ?...Bogus也提供了一次性生成缓存数据的方法：List Generate(int count)。...但由于我可能将这些数据做今后博客文章的性能测试原始数据，数据量可能会非常大，如果将这些数据缓存起来将非常浪费内存，并且影响性能。因此本例中我使用GenerateForever来生成原始数据。...一共6万条数据，每条数据有10个字段，test-data.json共19,166 KB。
I.真随机数&伪随机数的基本定义 在这之前需要先明白一点：随机数都是由随机数生成器（Random Number Generator）生成的。...1.真随机数 TRUE Random Number 真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等，这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高...II.c语言中的伪随机数详解 既然我们已经了解了真伪随机数的概念，接下来就来探究一下离我们最近的伪随机数吧。 c语言中就存在一个随机函数：rand().它就是一个标准的伪随机数生成器。...那么，既然伪随机数生成那么简单，而且看上去确实是随机的，为什么人们还要大费周章的使用繁琐又高价的物理设备去获得随机数呢？ 前面在伪随机数的定义里讲了，伪随机数其实是有周期的。 听起来很恐怖对不对？...它的作用就是将随机数可视化。下面分别放出真随机数和伪随机数的图像。 真随机数图像： 伪随机数图像： 很明显的可以看到，伪随机数的图像呈现出了某种规律。
还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。...array([ 2.87037573, 4.33790491, 2.1662832 ]) 2. scikit-learn随机数据生成API介绍 scikit-learn生成随机数据的API都在...3.1 回归模型随机数据 这里我们使用make_regression生成回归模型数据。...3.2 分类模型随机数据 这里我们用make_classification生成三元分类模型数据。...3.3 聚类模型随机数据 这里我们用make_blobs生成聚类模型数据。
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~ 设置随机数据——常用于测试用例...SpringBoot设置随机数据 ---- 测试用例常常采用随机值进行测试，可以在SpringBoot配置文件中设置随机数据 yml配置文件： testcase: book: id: ${...random.int} type: ${random.value} name: ${random.uuid} description: ${random.long} 实体类中注入配置文件设置的随机数据...BookCase bookCase; @Test void random(){ System.out.println(bookCase); } } 可设置的随机数据
使用加密的强伪随机数生成器生成该 UUID。...，这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法。...随机数发生器(Random)对象产生以后，通过调用不同的method：nextInt()、nextLong()、nextFloat()、nextDouble()等获得不同类型随机数。...ThreadLocalRandom是一个可以独立使用的、用于生成随机数的类。继承自Random，但性能超过Random，所谓“青出于蓝而胜于蓝”。...，还可以将其对某些数取模，就能限制随机数的范围；此方式在循环中同时产生多个随机数时，会是相同的值，有一定的局限性！
今天给大家分享几种常用的随机数函数！ ▼ 在excel中生成随机数虽然不是很频繁的需求，但是简单了解几个随机数生成方式，偶尔还是很有帮助的。...因为我们时常需要使用一组随机数来模拟实验或者制作虚拟的案例数据源。 今天要跟大家介绍7种随机数生成方式，每一种方式生成的随机数都有自身特点。...=rand() 这是最简单的一个随机数函数，可以生成0~1之间的随机小数。 ? =10+rand（）*40 这个随机数函数是第一个函数的变形，可生成10~50的随机非整数。（带小数点） ?...最后一种方式需要借助excel数据分析数据库（还未加载数据分析工具或者不太熟悉的同学请回复001或者点击以下链接了解具体操作步骤。） 一个关于Excel的秘密——微软向用户隐藏了什么？...打开数据——分析——数据分析 在弹出菜单中选择随机数发生器 ? ? 这个工具可以生成常用的七种格式随机数：均匀分布、正态分布、贝努利分布、二项式分布、泊松分布、模式分布、离散分布等。 ?
，然而，真随机数产生速度较慢，为了实际计算需要，计算机中的随机数都是由程序算法，也就是某些公式函数生成的，只不过对于同一随机种子与函数，得到的随机数列是一定的，因此得到的随机数可预测且有周期，不能算是真正的随机数...，不过有必要提的是，nanoTime和我们常用的currenttime方法不同，返回的不是从1970年1月1日到现在的时间，而是一个随机的数——只用来前后比较计算一个时间段，比如一行代码的运行时间，数据库导入的时间等...系统默认的是8682522807148012L） 2、不断与一个变态的数——181783497276652981L相乘（天知道这些数是不是工程师随便滚键盘滚出来的-.-）(compare and set 保证数据的一致性...好吧，太高端了点，其实还有更给力的方法）有什么好办法保护这些即将逝去的数据呢？...但是，因为相邻的随机数并不独立，序列关联性较大。所以，对于随机数质量要求高的应用，特别是很多科研领域，并不适合用这种方法。
Java随机数和UUID# Java随机数 在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数，前者通过生成一个Random类的实例来实现。...此类产生的是一组伪随机数流，通过使用 48 位的种子，利用线性同余公式产生。在Java中，随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则： 种子不同，产生不同的随机数。...种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。...对一组随机数，只需要记住产生的种子即可。...UUID Version 4：随机UUID 根据随机数，或者伪随机数生成UUID。
1.choice(seq) 2.samplex(序列,k) 3.shuffle(x[,random]) ---- 前言 生成随机数一般使用的就是random模块下的函数，生成的随机数并不是真正意义上的随机数...,而是对随机数的一种模拟。...random模块包含各种伪随机数生成函数，以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。 ---- – 一、随机数种子 为什么要提出随机数种子呢？...咱们前面提到过了,随机数均是模拟出来的, 想要模拟的比较真实,就需要变换种子函数内的数值,一般以时间戳为随机函数种子。 例如以下案例,将随机数种子固定的时候,生成的随机数也将固定。...单一时间戳 随机时间戳 第一次结果 第二次结果 二、生成随机数 以下一生成10个1-100的随机数为例 1.random() 生成[0-1)的随机数为float型。
需求：自定义随机数 方法： 1 int randomnumber; 2 randomnumber = rand()%100+200; //100到300的随机数 3 lr_output_message
在数据分析中，数据的获取是第一步，numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API，是学习数据分析的第一步。...简单随机数： 产生简单的随机数据，可以是任何维度 2. 排列：将所给对象随机排列 3. 分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等 4....简单随机数 函数名称 函数功能 参数说明 rand(d0, d1, …, dn) 产生均匀分布的随机数 dn为第n维数据的维度 randn(d0, d1, …, dn) 产生标准正态分布随机数 dn为第...a：1维数组 size：返回数据形状 bytes(length) 返回随机位 length：位的长度 代码示例 (1) np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 Out...0.52609906], [ 0.31978928, 0.27069309, 0.21930115]]) （2）In [8]: np.random.randn(3,3) #三行三列正态分布随机数据
使用tensorflow自带的随机种子函数来产生的随机数还是随机的，一脸尴尬。先介绍随机种子的使用。再来介绍随机函数。...---- 随机种子 案例一 结果不一样 案例二 结果一样 随机函数 正态分布 截断正态分布 均匀分布 数据重排 例子 随机种子 案例一： 结果不一样 import tensorflow as tf b...随机函数 正态分布 产生服从正态分布的随机数 tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None...) 截断正态分布 产生服从截断正态分布的随机数，详情见截断正态分布 tf.truncated_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed...=None,name=None) 数据重排 使数据重新排列 tf.random_shuffle(value,seed=None,name=None) 例子 ?
---- 笔者最近在练习Mysql语句优化，奈何年少不懂，找不到百万级别的测试数据，只好用java随机生成数据凑合用一下，所以写下此篇博客，经测试生成500万条数据后台用了9秒，完全可以接受 1....Random random伪随机数类在 java.util 包下，是最常用的随机数生成器，其使用线性同余公式来生成随机数，所以才说是伪随机。...int nextInt(int n) 返回均匀分布于区间 [0,n)的伪随机数 double nextDouble 返回下一个伪随机数 [0.0,1.0) 3....而没有给seed因为依赖于变化的时间，所以每次的序列是不确定的 常用 new Random().nextInt(int n)来生成伪随机数 4....这里贴一下生成测试数据中密码的逻辑 // 密码字符范围 String range = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
常用于去随机数的函数为rand()(在stdlib.h头文件中,不同的编译器可能有不同),但是实际在使用这个函数时却发现每次程序运行产生的数都是一样的,这是什么原因呢?其实是它的用法不正确. ...随机数实际上都是根据递推公式 由初始数据(称为种子)计算的一组数值，当序列足够长，这组数值近似满足均匀分布。...在使用时如果不改变初始数据每次计算出的数都是一样的,即伪随机数.例如: 该程序每次运行结果都为这三个数.即伪随机数 如果想要变成真正的随机数就需要每次运行时的种子(即初始数据)不同,如何才能实现呢?....这就需要用到另一个函数srand()(也在stdlib.h头文件中,不同的编译器可能有不同),同时加入一个time.h的头文件用当前时间的值作为srand的种子，这样就能保证每次运行时都能取到不同的随机数....对上一个程序做一下修改就能实现取到真正的随机数.
同理，很多安全密码的密钥都是随机数，比如核武器的按钮，但难保哪天就被一个天才数学家破解了。 我的意思是，很难定性判断某一行为是否是随机的。...比如如下的通随机数生成公式，给出种子1，就可以得到一系列的随机数。 ? ? 这样经过算法设计出来的随机数分布很均匀，完美的不像人类或自然的产物。...下面是在JS，产生1000000个随机数，区间在(0,1000)： ? 我在Matlab中也做了同样的实验，分布也很平均。可见，目前机器生成的随机数，从结果来看确实很随机。...如何让机器模拟正态分布的随机数生成？Box–Muller transform提供了公式，网上也有现成的代码，下图是JS上实现的正态分布的随机数效果： ? 如下是正态分布的灰度图和直方图： ?...噪声 通过公式，我们可以创建符合规律(公式)的随机数，数学的美总是晦涩而难以发现的。而庄子云：“天地有大美而不言”。 不是在说随机数，跟美有什么关系？
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