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1、打开WPS表格,首先在表格的单元格中输入公式:=RAN(),此公式为随机数字公式。
2、点击回车,即可在单元格中生成一个随机数据,可以看到此时数据没有在需要的区间内。
3、然后继续在“=RAN()”后输入公式,形成“1.15-1.2 ”区间内的计算公式:=RAND()*(1.2-1.15)+1.15。
4、点击回车,即可生成“1.15-1.2 ”区间内的随机数字,点击任意单元格即可生成一次新的随机数字。

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生成1.15-1.2区间内的随机数字,可以使用标准的随机数生成函数进行操作。在大多数编程语言中,都有提供这样的函数。
首先需要说明的是,这里的“区间”指的是在某个特定范围内均匀分布的随机数。因此,在进行实际操作之前,我们需要确定生成随机数的区间的大小和取值范围。
假设我们想要生成[10,100]区间内的随机整数,则可以使用如下公式进行计算:
x = (r+1)*10 + c;
其中r表示期望值(即上边界值)+ 1,c表示下边界值。
例如,如果我们想要生成一个期望值为12,在[10,100]区间内均匀分布的整数,则可按照如下步骤进行:
1. 将期望值设置为12(即r设为11);
2. 将下边界设置为10(即c设为10);
3. 根据上述公式计算出该期望值对应的实际值x。
通过这样的方式,就能够获得一个符合要求的随机整数了。
需要注意的是,在实际应用中,由于计算机内部使用二进制系统进行计算,因此在生成随机数时最好选择合适的取值范围。同时,在实际应用中还需要考虑数据类型和精度等问题。

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生成1.15-1.2区间内的随机数字可以使用标准的随机数生成算法。常见的有线性和高斯分布两种算法。
1. 线性算法:将区间内两个端点的平均值设为期望值,再按照期望值进行线性变化得到需要的期望值。然后根据一定的精度要求和计算机可实现性进行计算得到最终结果。
2. 高斯分布算法:根据正态分布的特性,可以使用标准差来确定其大小,在此之上再进行线性变化得到期望值。最后根据精度要求和计算机可实现性进行计算得到最终结果。
无论采用哪种方式都需要考虑所使用计算机系统的具体参数(例如精度、浮点型大小等)。同时,在实际应用中还需要注意随机数生成与相关领域知识的结合,并确保所得到的随机数符合要求。
请注意,以上只是一种简单的示例方法,实际情况中可能需要更复杂的算法和处理步骤,因此建议您在实际应用中根据具体需求和条件选择合适的方法。

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生成1.15-1.2区间内的随机数字,可以使用正态分布的随机数生成方法。首先需要确定期望值(mean)和标准差(standard deviation),然后使用以下公式进行生成:
x = mean + (z * standard deviation),其中z为标准正态分布的值。
以期望值为1.2,标准差为0.05为例:
x = 1.2 + (z * 0.05)
x ≈ 1.2 + (z * 0.05)
x ≈ 1.2233 + (z * 0.05)
z = 1.2233 / (0.05)
z ≈ 22.66
因此,生成的随机数在1.2-1.225之间。
如果希望得到更多的精确度或精度,则可以增加期望值或缩小标准差来调整结果。

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要生成一个1.15-1.2区间内的随机数字,可以使用以下公式:
X = 1.15 + 0.5 * (rand() - 0.5)
其中,rand()是一个随机数生成函数,可以根据不同的编程语言和库而有所不同。这个函数会返回一个介于0和1之间的随机数。
将1.15和1.2与随机数相加或减去适当数量的常数后,即可得到所需的区间内的随机数字。以上公式适用于生成大于等于1.15且小于或等于1.2的整数或浮点数。
请注意,在某些编程语言中,可能没有内置的随机数生成函数可供使用。在这种情况下,您可以通过其他方法来生成随机数。例如,在Python中,您可以使用time模块来获得当前时间戳,并根据需要进行适当调整以生成所需范围内的随机数。
希望以上内容对您有所帮助!

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生成1.15-1.2区间的随机数字可以使用正态分布的均值为1.18,标准差为0.05的方法。首先,需要生成一个随机数r,然后计算出z值:z = (r-1) * 0.5 * (标准差/样本大小+1),最后将z值转换为实际数值:x = 均值 + (z值/标准差)。对于这个区间内的随机数字,可以使用python中的random库来生成。具体代码如下:from random import randint
x = (1.18+((randint(50000,100000)/100000)*0.05)-1.18)*1.05+1.18
这个代码会生成一个大约在1.15-1.2区间内的随机整数。

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