python的random.random（）从标准库的范围

Question

python的random.random（）曾经返回1.0还是只返回到0.9999 ..？

Answer 1

文档在此：http://docs.python.org/library/random.html

...随机（），它在 均匀 生成随机浮子半开区间[0.0，1.0）。

因此，返回值将大于或等于0，并小于1.0。

Answer 2

Python的random.random函数返回小于但不等于1的数字。

但是，它可以返回0。

Answer 3

>>> help(random.random) 
Help on built-in function random: 

random(...) 
    random() -> x in the interval [0, 1). 

这意味着排除1。

Answer 4

其他答案已经明确了1不在范围内，但出于好奇，我决定看看源代码，看看它是如何计算的。

的CPython的源可以发现here

/* random_random is the function named genrand_res53 in the original code; 
* generates a random number on [0,1) with 53-bit resolution; note that 
* 9007199254740992 == 2**53; I assume they're spelling "/2**53" as 
* multiply-by-reciprocal in the (likely vain) hope that the compiler will 
* optimize the division away at compile-time. 67108864 is 2**26. In 
* effect, a contains 27 random bits shifted left 26, and b fills in the 
* lower 26 bits of the 53-bit numerator. 
* The orginal code credited Isaku Wada for this algorithm, 2002/01/09. 
*/ 
static PyObject * 
random_random(RandomObject *self) 
{ 
    unsigned long a=genrand_int32(self)>>5, b=genrand_int32(self)>>6; 
    return PyFloat_FromDouble((a*67108864.0+b)*(1.0/9007199254740992.0)); 
} 

因此函数有效地产生m/2^53其中0 <= m < 2^53是整数。由于浮点数通常具有53位的精度，这意味着在[1/2,1]范围内，每个可能的浮点数都会生成。对于接近0的值，它会跳过一些可能的浮点值以提高效率，但生成的数字在该范围内均匀分布。通过random.random产生尽可能多的恰恰是

0.99999999999999988897769753748434595763683319091796875

Answer 5

从锑的答案很容易看出，random.random（）从来没有准确的1.0返回上有计算至少53位尾数平台的代码涉及在C中未用'f'注解的常量。这就是IEEE 754规定的精度，今天是标准。

但是，在精度较低的平台上，例如，如果在嵌入式平台上使用-fsingle-precision-constant编译Python，将b添加到* 67108864.0会导致舍入为2^53，如果b为足够接近2^26，这意味着返回1.0。请注意，无论Python的PyFloat_FromDouble函数使用什么精度，都会发生这种情况。

测试这种方法的一种方法是检查几百个随机数是否第53位是1.如果它至少有1次，这证明了足够的精度，你很好。如果不是，舍入是random.random（）可以返回1.0的最可能的解释。当然可能你只是不幸。您可以通过测试更多数字来将确定性提高到您想要的水平。