为什么一百万个随机数的平均值不在范围的中间？
所以我正在编写一个random.randint()在 python中使用的脚本，但这并不重要，因为我认为大多数主流语言都有这个“问题”。是这样的：我设置i为一个随机数，然后将一个随机数相加100万次，然后将其除以2。输出变化很大，有时接近 0，有时接近 1，但从逻辑上讲，输出应该几乎是0.5. 是什么导致了这种变化。
from random import randint
i = randint(0, 1)
for x in range(1000000):
i = (i + randint(0, 1)) / 2
print(i)
回答
您的方法不是计算所有百万数字的平均值。它只是重复计算一个聚合，其中每一步都是前一个值和一个新数字的平均值。这将使得添加到系列中的每个新值都会对结果“平均”值产生不成比例的大影响，这与每个值对结果产生同等影响的真实平均值相反。
要明白我的意思，请考虑以下代码：
from random import randint
nums = [randint(0, 1) for x in range(0, 1000)]
avg = 0
for i in nums:
avg += i
avg /= len(nums)
pseudo_avg = 0
for i in nums:
pseudo_avg = (pseudo_avg + i) / 2
print('True Average: %s' % avg)
print('Pseudo-average: %s' % pseudo_avg)
在一次运行中，我得到以下结果：
True Average: 0.492
Pseudo-average: 0.979068653199454