Задать рандомное число питон

Модуль random. Генерация случайных чисел

В процессе программирования на Python может понадобиться случайное число. О том, как создать собственный простейший генератор псевдослучайных чисел и пойдет разговор в этой статье. Будут рассмотрены некоторые популярные методы и функции, которые включены в модуль random для Python 3 и позволяют получать значения случайным образом (randomly).

В качестве лирического отступления следует сказать, что, согласно специфике внутреннего состояния генератора, модуль для Python под названием random позволяет сгенерировать не случайный, а псевдослучайный элемент, то есть значения и их последовательности формируются на основе формулы. Раз последовательность зависит от нескольких параметров, она не является случайной в полном смысле этого слова. Если нужна истинная случайность, генерация может основываться, к примеру, на принципах квантовой механики, однако на практике это слишком дорого и сложно, да и не всегда экономически целесообразно, ведь для многих задач программирования вполне подойдут и псевдослучайные генераторы (если речь идет не про онлайн-казино). Вдобавок к этому, случайность (randomness) — вещь капризная, поэтому, как тут не вспомнить прекрасное высказывание американского математика Роберта Кавью:

Также на ум приходит еще одно интересное высказывание, но уже от выдуманного персонажа и с некоторым уклоном в философию:

Применение random в Python

В языке программирования «Пайтон» модуль random позволяет реализовывать генератор псевдослучайных чисел для разных распределений, куда входят как целые (integers), так и вещественные числа, то есть числа с плавающей запятой.

Общий список методов, поддерживаемых модулем random, можно посмотреть в таблице ниже. Тут стоит обратить внимание, что возврат значений может осуществляться на основе разных распределений (распределение Парето, распределение Вейбулла и т. д.), выбор которых зависит от области применения генератора случайных чисел (статистика, теория вероятности).

Но мы не будем углубляться в распределения, а рассмотрим самые простые методы. А так как разглядывать их в таблице совершенно неинтересно, давайте попрактикуемся и выясним, как может быть использован тот или иной метод в деле.

Но прежде чем это сделать и иметь возможность полноценно использовать модуль, его надо импортировать. Делается это предельно просто: нужно прописать в начале кода import random .

random.random

У модуля random есть одноименный метод-тезка — функция random. Она возвращает случайное число в диапазоне 0 — 1.0:

print(«Выводим случайное число с помощью random.random():»)

Если вы скопируете этот простейший код себе (можно использовать любой онлайн-компилятор), вы получите другое число.

Также вывести можно не одно, а, к примеру, три (three) числа (используется for i in range), причем прекрасным решением будет ограничить вывод до двух знаков после запятой (за это отвечает ‘%.2f’):

print(«Выводим 3 случайных числа; не более 2 знаков после запятой:»)

print([‘%.2f’ % random.random() for i in range(3)])

random.seed

Метод seed может показаться более сложным для понимания. Фишка в том, что, как уже было сказано выше, используется генератор псевдослучайных чисел, то есть выдача этих чисел происходит в соответствии с алгоритмом. Алгоритм вычисляет значение на основе другого числа, но это число берется не с потолка — оно вычисляется на основании текущего системного времени. В результате, если вы будете пробовать на своем компьютере один из кодов, рассмотренных выше, вы будете получать каждый раз новые числа.

Если же задействовать seed с одним и тем же параметром, то вычисление будет производиться на основании этого параметра. Итог — на выходе будут получаться одинаковые «случайные» значения. Возьмем для примера параметр 5 и сделаем так, чтобы метод отработал дважды:

random.uniform

С uniform все проще: возвращается псевдослучайное вещественное число, находящееся в определенном диапазоне, который указывается разработчиком:

print(«Находим число с плавающей точкой в заданном диапазоне:»)

random.randint

Randint в Python тоже позволяет вернуть псевдослучайное число в определенном диапазоне, но тут уже речь идет о целом значении (int, integer):

print(«Используем randint для генерации целого числа int из диапазона:»)

random.randrange

Следующий метод, называемый randrange, похож на предыдущий randint, но тут, кроме диапазона целых значений int, можно добавить еще и шаг выборки (в качестве третьего параметра):

print(«Генерируем случайное целое число в заданном диапазоне с шагом»)

print(random.randrange(10, 100, 2))

Судя по результату ниже и в соответствии с выбранным диапазоном от 10 до 100, установив шаг 2, мы будем получать лишь четные значения:

random.choice

Применение choice позволяет вернуть элемент из какой-нибудь последовательности — это может быть список, строка, кортеж.

И это уже интереснее, т. к. напрашивается аналогия с броском игрального кубика:

print(«Выборка одного элемента из списка с помощью choice:»)

Проверьте, повезет ли так и вам. Но вообще, перечень может состоять из других цифр и даже слов.

Сыграйте в игру и попробуйте погадать, какой язык программирования вам лучше учить в Otus:

print(«Какой язык программирования будешь учить?»)

Sample и choices

Начиная с Python 3.6, появился метод choices. Его отличие в том, что он позволяет сделать выборку нескольких элементов из последовательности, а вот сколько именно будет значений, можно указать. В отличие от схожего метода sample, в choices возможно получение одинаковых цифр.

Вернемся к нашему виртуальному кубику. Вот работа sample:

print («Выборка двух случайных значений:»)

Все бы ничего, но этот метод будет постоянно выводить 2 разных значения. Если же мы захотим сымитировать бросок двух игральных кубиков, код придется менять, ведь в реальной жизни выкинуть дубль все-таки можно. Но зачем менять код, если есть choices? Он обеспечит вывод двух случайных значения из заданного диапазона, причем они могут повторяться. Это уже максимально приближено к реальному броску двух кубиков, причем профит достигается и за счет того, что объем кода не увеличивается. Ради интереса мы его даже уменьшили — оптимизировали (List превратился в l, да и лишний текст выкинули):

Кстати, вот и дубль — результат равен [6, 6], причем всего лишь с 5-й попытки (можете поверить на слово):

Правда, тут нюанс: пришлось сменить онлайн-компилятор, так как на предыдущем компиляторе Python версии 3.6 не поддерживался.

random.shuffle

Функция с интересным названием shuffle может перемешивать последовательность, меняя местами значения (она не подходит для неизменяемых объектов). Здесь важна именно последовательность выпадения определенных значений, как в лото.

print («Крутим барабан и достаем шары наугад: «, list)

Остается добавить, что английское слово shuffle означает «тасовать, перемешивать». Как тут не вспомнить картежного шулера или лопату-шуфлю для перемешивания бетонного раствора. Но это так, для общего развития.

Источник

Python 3: Генерация случайных чисел (модуль random)¶

Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они не на самом деле случайные, а, как говорят, псевдослучайные [1]. Этот способ удобен для большинства приложений (кроме онлайновых казино) [2].

[1]	Википедия: Генератор псевдослучайных чисел

[2]	Доусон М. Программируем на Python. — СПб.: Питер, 2014. — 416 с.: ил. — 3-е изд

Модуль random позволяет генерировать случайные числа. Прежде чем использовать модуль, необходимо подключить его с помощью инструкции:

random.random¶

random.random() — возвращает псевдослучайное число от 0.0 до 1.0

random.random() 0.07500815468466127 

random.seed¶

random.seed() — настраивает генератор случайных чисел на новую последовательность. По умолчанию используется системное время. Если значение параметра будет одиноким, то генерируется одинокое число:

random.seed(20) random.random() 0.9056396761745207 random.random() 0.6862541570267026 random.seed(20) random.random() 0.9056396761745207 random.random() 0.7665092563626442 

random.uniform¶

random.uniform(, ) — возвращает псевдослучайное вещественное число в диапазоне от до :

random.uniform(0, 20) 15.330185127252884 random.uniform(0, 20) 18.092324756265473 

random.randint¶

random.randint(, ) — возвращает псевдослучайное целое число в диапазоне от до :

random.randint(1,27) 9 random.randint(1,27) 22 

random.choince¶

random.choince() — возвращает случайный элемент из любой последовательности (строки, списка, кортежа):

random.choice('Chewbacca') 'h' random.choice([1,2,'a','b']) 2 random.choice([1,2,'a','b']) 'a' 

random.randrange¶

random.randrange(, , ) — возвращает случайно выбранное число из последовательности.

random.shuffle¶

random.shuffle() — перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.

List = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] List [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] random.shuffle(List) List [6, 7, 1, 9, 5, 8, 3, 2, 4] 

Вероятностные распределения¶

random.triangular(low, high, mode) — случайное число с плавающей точкой, low ≤ N ≤ high . Mode — распределение.

random.betavariate(alpha, beta) — бета-распределение. alpha>0 , beta>0 . Возвращает от 0 до 1.

random.expovariate(lambd) — экспоненциальное распределение. lambd равен 1/среднее желаемое. Lambd должен быть отличным от нуля. Возвращаемые значения от 0 до плюс бесконечности, если lambd положительно, и от минус бесконечности до 0, если lambd отрицательный.

random.gammavariate(alpha, beta) — гамма-распределение. Условия на параметры alpha>0 и beta>0 .

random.gauss(значение, стандартное отклонение) — распределение Гаусса.

random.lognormvariate(mu, sigma) — логарифм нормального распределения. Если взять натуральный логарифм этого распределения, то вы получите нормальное распределение со средним mu и стандартным отклонением sigma . mu может иметь любое значение, и sigma должна быть больше нуля.

random.normalvariate(mu, sigma) — нормальное распределение. mu — среднее значение, sigma — стандартное отклонение.

random.vonmisesvariate(mu, kappa) — mu — средний угол, выраженный в радианах от 0 до 2π, и kappa — параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если каппа равна нулю, это распределение сводится к случайному углу в диапазоне от 0 до 2π.

random.paretovariate(alpha) — распределение Парето.

random.weibullvariate(alpha, beta) — распределение Вейбулла.

Примеры¶

Генерация произвольного пароля¶

Хороший пароль должен быть произвольным и состоять минимум из 6 символов, в нём должны быть цифры, строчные и прописные буквы. Приготовить такой пароль можно по следующему рецепту:

import random # Щепотка цифр str1 = '123456789' # Щепотка строчных букв str2 = 'qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm' # Щепотка прописных букв. Готовится преобразованием str2 в верхний регистр. str3 = str2.upper() print(str3) # Выведет: 'QWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM' # Соединяем все строки в одну str4 = str1+str2+str3 print(str4) # Выведет: '123456789qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmQWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM' # Преобразуем получившуюся строку в список ls = list(str4) # Тщательно перемешиваем список random.shuffle(ls) # Извлекаем из списка 12 произвольных значений psw = ''.join([random.choice(ls) for x in range(12)]) # Пароль готов print(psw) # Выведет: '1t9G4YPsQ5L7'

Этот же скрипт можно записать всего в две строки:

import random print(''.join([random.choice(list('123456789qwertyuiopasdfghjklzxc vbnmQWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM')) for x in range(12)])) 

Данная команда является краткой записью цикла for, вместо неё можно было написать так:

import random psw = '' # предварительно создаем переменную psw for x in range(12): psw = psw + random.choice(list('123456789qwertyuiopasdfgh jklzxcvbnmQWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM')) print(psw) # Выведет: Ci7nU6343YGZ 

Данный цикл повторяется 12 раз и на каждом круге добавляет к строке psw произвольно выбранный элемент из списка.

Ссылки¶

Источник