在 C# 中生成一个随机浮点数
-
使用 C# 中的
Random.NextDouble()
函数在0
和1
之间生成随机浮点数 -
使用 C# 中的
Random.NextDouble()
函数生成不带范围的随机浮点数 -
使用 C# 中的
Random.NextDouble()
函数在特定范围内生成随机浮点数 -
在 C# 中使用
Random.NextBytes()
函数生成随机浮点数
在本教程中,我们将讨论在 C# 中生成随机浮点数的方法。
使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数在 0
和 1
之间生成随机浮点数
遗憾的是,没有内置的方法可以在 C# 中生成随机数。因此,我们必须依靠一些用户定义的方法来实现此目标。Random.NextDouble()
函数用来生成一个介于 0
和 1
之间的随机双精度值。我们可以使用此函数生成介于 0
和 1
之间的随机双精度值,然后将该随机值强制转换为浮点型。下面的代码示例向我们展示了如何使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数在 0
和 1
之间生成随机浮点数。
using System;
namespace random_float
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Random rand = new Random();
for(int i = 0; i < 10; i++)
{
float randomFloat = (float)rand.NextDouble();
Console.WriteLine("Random Float = {0}", randomFloat);
}
}
}
}
输出:
Random Float = 0.3914659
Random Float = 0.8927528
Random Float = 0.6579643
Random Float = 0.4404075
Random Float = 0.3213561
Random Float = 0.3399849
Random Float = 0.04562188
Random Float = 0.1881405
Random Float = 0.7638124
Random Float = 0.1645804
我们使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数在 0
和 1
之间生成了一个随机浮点数。我们首先生成一个介于 0
和 1
之间的随机双精度值,然后使用类型转换将该双精度值转换为浮点数。
使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数生成不带范围的随机浮点数
我们也可以使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数生成一个随机浮点数,而无需在 0
和 1
之间设置范围。此方法中唯一的范围是 float 数据类型可以在其中保存的值的范围。我们可以使用 float.MaxValue
和 float.MinValue
来指定 float 数据类型可以存储的最大值和最小值。以下代码示例向我们展示了如何在不使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数指定范围的情况下生成随机浮点数。
using System;
namespace random_float
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Random rand = new Random();
double range = (double)float.MaxValue - (double)float.MinValue;
for(int i = 0; i < 10; i++)
{
double sample = rand.NextDouble();
double scaled = (sample * range) + float.MinValue;
float f = (float)scaled;
Console.WriteLine(f);
}
}
}
}
输出:
1.500952E+38
-1.930891E+38
2.951987E+38
-1.205054E+38
-6.225039E+37
3.843309E+36
-1.241292E+38
1.360907E+38
1.769061E+38
-1.577001E+38
我们使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数生成了一个无范围的随机浮点数。我们使用 float.MaxValue - float.MinValue
初始化了双变量 range
,然后将其类型转换为 double 数据类型。这样可以确保随机值范围保持在 float 数据类型可以处理的值范围内。我们通过将 Random.NextDouble()
函数返回的值与 range
相乘,并在结果中加上 float.MinValue
来计算随机值。最后,我们通过类型转换将随机值转换为 float 数据类型。
使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数在特定范围内生成随机浮点数
我们还可以使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数在特定范围内生成随机值。例如,假设我们必须生成一个介于 1
和 10
之间的随机浮点数。在这种情况下,我们可以使用 Random.NextDouble()
函数在 0
和 1
之间生成一个随机值,将其乘以范围,然后将最小值加到该值上。以下代码示例向我们展示了如何使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数在指定范围之间生成随机数。
using System;
namespace random_float
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Random rand = new Random();
double min = 1;
double max = 10;
double range = max - min;
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
double sample = rand.NextDouble();
double scaled = (sample * range) + min;
float f = (float)scaled;
Console.WriteLine(f);
}
}
}
}
输出:
3.468961
8.04868
2.210197
8.150612
4.217263
5.328617
4.730082
8.462176
2.679844
8.609394
我们使用 C# 中的 Random.NextDouble()
函数在 1
和 10
之间生成了一个随机浮点数。我们指定 min
和 max
值,并使用 range = max - min
来计算 range
。我们通过将 Random.NextDouble()
函数返回的值与 range
相乘并在结果中加上 min
来计算随机值。最后,我们通过类型转换将随机值转换为 float 数据类型。
在 C# 中使用 Random.NextBytes()
函数生成随机浮点数
我们还可以使用 C# 中的 Random.NextBytes()
函数生成一个随机浮点数。Random.NextBytes(byte[])
函数用于填充带有随机字节值的 byte[]
数组。我们可以通过将存储在 byte[]
中的字节转换为浮点数据类型来生成随机浮点数。以下代码示例向我们展示了如何使用 C# 中的 Random.NextBytes()
函数生成随机浮点数。
using System;
namespace random_float
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Random rand = new Random();
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
var array = new byte[4];
rand.NextBytes(array);
float randomFloat = BitConverter.ToSingle(array, 0);
Console.WriteLine("Random Value = {0}", randomFloat);
}
}
}
}
输出:
Random Value = 2.021232E-20
Random Value = -121623
Random Value = -1.564382E+38
Random Value = 1.146448E-14
Random Value = -6.874067E-22
Random Value = -1.226989E+31
Random Value = -3.01435E+08
Random Value = -8.568415E+30
Random Value = -1.454825E+27
Random Value = 3.801608E-26
我们使用 C# 中的 Random.NextBytes()
函数生成了一个随机浮点数。我们使用 Random.NextBytes()
函数用随机字节值填充 array
数组。我们使用 BitConverter.ToSingle()
函数将字节值转换为浮点型。
Maisam is a highly skilled and motivated Data Scientist. He has over 4 years of experience with Python programming language. He loves solving complex problems and sharing his results on the internet.
LinkedIn