Содержание
Модуль random на примерах — Изучение методов генерации случайных данных
В данной статье мы рассмотрим процесс генерации случайных данных и чисел в Python. Для этого будет использован модуль random и некоторые другие доступные модули. В Python модуль random реализует генератор псевдослучайных чисел для различных распределений, включая целые и вещественные числа с плавающей запятой.
Список методов модуля random в Python:
| Метод | Описание |
|---|---|
| seed() | Инициализация генератора случайных чисел |
| getstate() | Возвращает текущее внутренне состояние (state) генератора случайных чисел |
| setstate() | Восстанавливает внутреннее состояние (state) генератора случайных чисел |
| getrandbits() | Возвращает число, которое представляет собой случайные биты |
| randrange() | Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка |
| randint() | Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка |
| choice() | Возвращает случайный элемент заданной последовательности |
| choices() | Возвращает список со случайной выборкой из заданной последовательности |
| shuffle() | Берет последовательность и возвращает ее в перемешанном состоянии |
| sample() | Возвращает заданную выборку последовательности |
| random() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке от 0 до 1 |
| uniform() | Возвращает случайное вещественное число в указанном промежутке |
| triangular() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между двумя заданными параметрами. Также можно использовать параметр mode для уточнения середины между указанными параметрами |
| betavariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Бета-распределении, которое используется в статистике |
| expovariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, или же между 0 и -1 , когда параметр отрицательный. За основу берется Экспоненциальное распределение, которое используется в статистике |
| gammavariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гамма-распределении, которое используется в статистике |
| gauss() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гауссовом распределении, которое используется в теории вероятности |
| lognormvariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Логнормальном распределении, которое используется в теории вероятности |
| normalvariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Нормальном распределении, которое используется в теории вероятности |
| vonmisesvariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении фон Мизеса, которое используется в направленной статистике |
| paretovariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Парето, которое используется в теории вероятности |
| weibullvariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Вейбулла, которое используется в статистике |
Цели данной статьи
Далее представлен список основных операций, которые будут описаны в руководстве:
- Генерация случайных чисел для различных распределений, которые включают целые и вещественные числа с плавающей запятой;
- Случайная выборка нескольких элементов последовательности population ;
- Функции модуля random;
- Перемешивание элементов последовательности. Seed в генераторе случайных данных;
- Генерация случайных строки и паролей;
- Криптографическое обеспечение безопасности генератора случайных данных при помощи использования модуля secrets. Обеспечение безопасности токенов, ключей безопасности и URL;
- Способ настройки работы генератора случайных данных;
- Использование numpy.random для генерации случайных массивов;
- Использование модуля UUID для генерации уникальных ID.
В статье также даются ссылки на некоторые другие тексты сайта, связанные с рассматриваемой темой.
Как использовать модуль random в Python
Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.
Модуль random на примерах — Изучение методов генерации случайных данных
В данной статье мы рассмотрим процесс генерации случайных данных и чисел в Python. Для этого будет использован модуль random и некоторые другие доступные модули. В Python модуль random реализует генератор псевдослучайных чисел для различных распределений, включая целые и вещественные числа с плавающей запятой.
Список методов модуля random в Python:
| Метод | Описание |
|---|---|
| seed() | Инициализация генератора случайных чисел |
| getstate() | Возвращает текущее внутренне состояние (state) генератора случайных чисел |
| setstate() | Восстанавливает внутреннее состояние (state) генератора случайных чисел |
| getrandbits() | Возвращает число, которое представляет собой случайные биты |
| randrange() | Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка |
| randint() | Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка |
| choice() | Возвращает случайный элемент заданной последовательности |
| choices() | Возвращает список со случайной выборкой из заданной последовательности |
| shuffle() | Берет последовательность и возвращает ее в перемешанном состоянии |
| sample() | Возвращает заданную выборку последовательности |
| random() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке от 0 до 1 |
| uniform() | Возвращает случайное вещественное число в указанном промежутке |
| triangular() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между двумя заданными параметрами. Также можно использовать параметр mode для уточнения середины между указанными параметрами |
| betavariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Бета-распределении, которое используется в статистике |
| expovariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, или же между 0 и -1 , когда параметр отрицательный. За основу берется Экспоненциальное распределение, которое используется в статистике |
| gammavariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гамма-распределении, которое используется в статистике |
| gauss() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гауссовом распределении, которое используется в теории вероятности |
| lognormvariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Логнормальном распределении, которое используется в теории вероятности |
| normalvariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Нормальном распределении, которое используется в теории вероятности |
| vonmisesvariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении фон Мизеса, которое используется в направленной статистике |
| paretovariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Парето, которое используется в теории вероятности |
| weibullvariate() | Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Вейбулла, которое используется в статистике |
Цели данной статьи
Далее представлен список основных операций, которые будут описаны в руководстве:
- Генерация случайных чисел для различных распределений, которые включают целые и вещественные числа с плавающей запятой;
- Случайная выборка нескольких элементов последовательности population ;
- Функции модуля random;
- Перемешивание элементов последовательности. Seed в генераторе случайных данных;
- Генерация случайных строки и паролей;
- Криптографическое обеспечение безопасности генератора случайных данных при помощи использования модуля secrets. Обеспечение безопасности токенов, ключей безопасности и URL;
- Способ настройки работы генератора случайных данных;
- Использование numpy.random для генерации случайных массивов;
- Использование модуля UUID для генерации уникальных ID.
В статье также даются ссылки на некоторые другие тексты сайта, связанные с рассматриваемой темой.
Как использовать модуль random в Python
Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.