Генератор случайных чисел
Генератор случайных чисел — создаёт одно или много случайных значений в заданном диапазоне. Поддерживает целые и дробные числа, шаг, уникальность, исключения, сортировку, нормальное распределение, режим с seed и экспорт в TXT/CSV/JSON.
Настройки генерации
Быстрые пресеты
Результаты
Нажмите «Сгенерировать», чтобы получить числа
История (локально)
Инструкция
Как использовать генератор случайных чисел
1. Выберите диапазон
Укажите минимум и максимум (поддерживаются отрицательные значения). По умолчанию границы включены.
2. Настройте тип чисел
- Целые — числа без дробной части.
- Дробные — числа с точностью до заданного количества знаков после запятой.
3. Добавьте «плюшки»
- Количество — сгенерировать сразу много чисел.
- Шаг — генерировать только значения вида: min + k·step.
- Уникальные — без повторов.
- Исключения — список значений, которые нельзя выдавать.
- Сортировка — как показывать результат (без сортировки / по возрастанию / по убыванию / перемешать).
- Распределение — равномерное или нормальное (Гаусса) распределение.
4. Безопасность / повторяемость
По умолчанию используется криптографически стойкий генератор (подходит для «случайных» задач). Если нужна повторяемость результатов, включите режим с seed (сидом).
5. Экспорт
Результаты можно быстро скопировать или скачать в TXT/CSV/JSON.
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Почему «уникальные» иногда не работает?
Если в заданном диапазоне с учётом шага/исключений остаётся мало возможных значений, то набрать нужное количество уникальных чисел невозможно. Уменьшите количество, расширьте диапазон или уберите ограничения.
Чем отличается «криптостойкий» режим от режима с seed?
Криптостойкий режим использует системный источник случайности и не предназначен для воспроизведения результатов. Режим с seed — детерминированный: при одинаковых настройках и seed вы получите тот же результат, но он не подходит для задач безопасности.
Можно ли генерировать дробные значения «точно»?
Да. Генерация дробных значений делается через целочисленную шкалу (например, при точности 2 генерируются целые «в сотых»), что позволяет избежать типичных проблем с плавающей точкой.
Что такое нормальное распределение?
Это распределение, при котором большинство значений находится около среднего, а «крайние» встречаются реже. Полезно для моделирования реальных процессов.