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Generatore di numeri casuali

Genera campioni numerici ripetibili o casuali entro un intervallo definito per test, simulazione e insegnamento, con seed opzionale e controllo di distribuzione.

Random Number Generator IconBold abstract geometric icon representing randomness in number generation.

Verifica tu stesso

Informazioni su questo strumento

Scopo e intento dell'utente:\nLo strumento consente la generazione on-demand di campioni numerici senza codice. Il pubblico di riferimento comprende sviluppatori, ingegneri QA, insegnanti, data scientist e ricercatori che richiedono sequenze riproducibili per test, simulazioni o dimostrazioni. Se viene fornito un seed, gli output sono deterministici e riproducibili tra ambienti. Supporta anche campionamento esplorativo rapido quando distribuzioni esatte non sono preregolate in un progetto.\n\nLogica centrale & Funzionalità:\nFunzionalità richieste: validazione input per min ≤ max, count > 0 e coerenza dei valori numerici. La funzione centrale è un generatore pseudo-casuale seedabile con due modalità di distribuzione: uniforme su [min, max] e normale con media e deviazione standard configurabili o limiti. Funzionalità opzionali: precisione decimale regolabile, generazione in blocco ed esportazione. L’esecuzione è interamente client-side, senza dipendenze dal server.\n\nInput & Output:\nInput: min (numero), max (numero), count (intero), distribuzione ('uniform','normal'), seed (stringa o numero, opzionale), precisione (intero, opzionale). Output: un array di numeri di lunghezza count; interi se l’intervallo è intero o modalità interi uniformi, altrimenti numeri in virgola mobile con decimali fissi secondo la precisione. Restituisce anche il seed usato.\n\nAlgoritmi & Calcoli:\nUniforme: sample = min + (max - min) * u con u in [0,1). Normale: applicare Box-Muller per ottenere z, trasformare al mean target e alla deviazione standard; clip se necessario. Seed inizializza RNG; risultati deterministici per gli stessi input.\n\nErrori & Casi limite:\nIntervalli non validi (min>max), conteggio non positivo o input non numerici generano errori o valori predefiniti. Input mancanti usano valori predefiniti ragionevoli. Grandi conteggi possono influire sulle prestazioni; valori non finiti vengono sanificati.\n\nIndustria/Regione & Localizzazione:\nOutput numerici usano punto come separatore decimale; la formattazione locale non è applicata di default. Seed consente riproducibilità tra piattaforme.\n\nAssunzioni & Esclusioni:\nSi presume un PRNG standard; l'imparzialità crittografica è fuori portata; non è incluso lo stile UI o casualità basata su server.

Come usare

1. Inserisci input: min, max, count, distribution e seed opzionale.
2. Imposta la precisione se necessaria.
3. Esegui la generazione per produrre numeri.
4. Esporta i risultati come JSON o CSV.
5. Usa i risultati in test, simulazioni o insegnamento.

FAQ/Risorse aggiuntive

Trova risposte rapide

Quali distribuzioni sono supportate?

Posso impostare un seed per la riproducibilità?

I risultati sono sicuri per scopi crittografici?

Quali formati di output sono disponibili?

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