摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言模拟的问题，于是小编就整理了2个相关介绍java语言模拟的解答，让我们一起看看吧。java如何产生随机数？Pytho... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言模拟的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Java语言模拟的解答，让我们一起看看吧。
java如何产生随机数？
java产生随机数的方法：
在j2se里我们可以使用Math.random()方法来产生一个随机bai数，这个产生的随机数是0-1之间的一个double，我们可以把他乘以一定的数，比如说乘以，他就是个100以内的随机，这个在j2me中没有。
Java：Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
随机数：随机数是专门的随机试验的结果。在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。
拓展资料：
产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数发生器。随机数最重要的特性是：它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。
Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
Python相比Java，C++这些语言有什么优势，人工智能为什么首选它？
Python优势是易学，是一种轻量型脚本解释型动态语言，无指针，无须担心内存泄露等问题，最重要的是具有丰富的算法库。而Java等语言目标是支持多种场景使用，可以用于多种大型项目，是重量级静态语言，一般非常适合一些复杂的大型非计算型程序。因为人工智能对算法要求高，而Python支持的又好，又好用，所以就选他了啊。实际从Python运行原理上分析，它的运行速度并不快，但是它的优势掩盖了这些缺点啊！
正好Python,Java,C++的项目我都做过，说说我的体会吧。
Java和C++都是我在工作中常常用到的，也是目前大型项目最常用的开发语言。没接触Python之前，有复杂的算法用Java写的更多一些。后来我业余时间开始做量化交易，大部分量化平台首选都是用的Python语言，于是就开始学Python,确是十分好用，现在已经写出了不少量化策略。
我认为Python的优势主要有以下几点：
<strong>易上手
这也是Python流行的最主要原因，由于Python的简洁设计，只要有点编程基础的话，学习Python非常简单，低门槛自然容易让比较多的人接受。
代码简洁
本来用Java写量化模拟，但后来用Python写了一对比，确实方便不少，特别是一些算法模拟的实验，如果用Java也能写，但就显得笨重。因为这些模拟实验往往是一些小的代码片段，Java或者C++是无法简洁的执行这么轻量的流程的。
轻量级
还是对于人工智能的研究实验，Python是一款轻量级的脚本语言，处理代码片段效率非常高，因此对运行环境的要求也不高，甚至很多网站都提供了在线的Python研究功能。这是Java和C++所不具备的。
科学计算
人工智能自然少不了大量的科学计算，Python里的各种科学计算库，数学库恰恰非常好用，不光效率高，而且好入门，让数学不好的人也能轻松使用。
最后说下，我觉得人工智能是综合技术的体现，不能说哪门语言就一定是首选了，比如TensorFlow是用了好几种编程语言的***，用的最多的语言其实是C++，Python用量占第二位，根据不同的需求活用各种语言才是最佳解决方案。
首先要说明的前提是，人工智能的底层算法通常还是C/C++，其他语言封装了其接口方便调用，所以看起来好像是其他语言。
Python相比于Java、C++相比，有一些优势让其在人工智能时代斩头露角：
1. 语法简单易学。Python等解释性语言通常语法更加接近伪代码，更加方便人类理解，因此相比于对机器友好的C等语言会更加容易上手。这对于需要专注于构建人工智能应用的统计学家和数据科学家来说更加友好，因此受到他们的欢迎。
2. 丰富的标准库和第三方库。Python的标准库提供了一系列可以方便数据处理的库，开发者们又写了很多可以方便数据处理、数据分析和各种计算的库，让Python的开发生态十分友好。比如说，处理字符串的标准库string、re等，做爬虫、处理网络数据的request、bs4等，科学计算和数据分析领域的numpy、scipy、stat***odels、sklearn、pandas、sympy等。
3. 胶水语言特性。Python可以通过各种原生支持和第三方库调用其他语言，这样可以充分结合许多语言的特性，可以大大提高开发效率和性能优势。在涉及大量计算的模块，可以使用C/C++等语言，其他模块使用Python丰富的标准库和第三方库即可。当然这对于开发者的开发能力要求比较高，要对许多语言熟悉。
4. Google、Facebook等大公司的支持。他们一直以来就有用Python的传统，比如Google搜索引擎的早期版本就是Python写的。很早开始进行人工智能领域开发的大公司们开源了很多人工智能的第三方库以方便开发者使用。比如，Google开源的深度学习框架TensorFlow等。
到此，以上就是小编对于java语言模拟的问题就介绍到这了，希望介绍关于java语言模拟的2点解答对大家有用。
