python随机数生成不够随机，

李营长

random.randint(0,MAXRANGE)
取到的数字落点有很大一部分在 MAXRANGE/2附近，取数频率，一秒钟10个。连续1小时。

iamkey9

回复 1# 李营长


    http://code.google.com/p/truerandom/

PS， 我不觉得你说的问题存在哈，至少没有这么明显

106033177

回复 1# 李营长
本来就是伪随机数，跟c的rand函数一样。

李营长

我用这个随机数来将一个大图片随机位置切成固定大小的小图片，但发现出来的图片里有不少是中央区域的图片。在一大片图里能够一眼看出来。有哪些是类似的。虽然不影响最终结果。有空了我可以搞一个BMP，随机生成数在BMP上打点，打完点以后，看点的密集度就能够知道它随机得靠不靠得住了。

106033177

回复 4# 李营长
已经有比较了 http://www.boallen.com/random-numbers.html。要想获得真随机数可以用random.SystemRandom虽然不是所有平台都可用但UNIX-like和win下都是可用的。

李营长

图已经作出来了，1200*800的大小，随机数生成了1000*1000次，从图片点分布来看还算是比较均匀的。

ning_lianjie

这个方法,主要用在什么地方?

iamkey9

回复 6# 李营长


    貌似看过文，py25开始random算法改进过
  把测试代码贴上来吧，抽空测试一下

106033177

回复 6# 李营长
有点疑惑，1000*1000个点覆盖在1200*800的大小上，如果是完全随机的话不应该是纯黑的吗？

李营长

已经说了不是完全随机的，如果随机数范围小，确实是可以全黑的。你可以试一下10000次randint(0,99），肯定能够命中0-99间所有的数，只是命中频率不一样罢了。另外贴上我打点的代码吧

from PIL import Image
import random

if __name__ == "__main__":
        im = Image.new("RGB", (1200,800), (0,0,0))
        for i in xrange(0, 1280*800):
                x = random.randint(0, 1200-1)
                y = random.randint(0, 800-1)
                im.putpixel((x,y),(255,255,255))
                print i, x, y

        im.save("d:\\xx.bmp");