สร้างจำนวนเต็มแบบสุ่มระหว่าง 0 ถึง 9

ฉันจะสร้างจำนวนเต็มแบบสุ่มระหว่าง 0 ถึง 9 (รวม) ใน Python ได้อย่างไร

ตัวอย่างเช่น0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,9

ลอง:

from random import randrange
print(randrange(10))

ข้อมูลเพิ่มเติม: http://docs.python.org/library/random.html#random.randrange

import random
print(random.randint(0,9))

random.randint(a, b)

ส่งคืนเลขจำนวนเต็มแบบสุ่ม N ที่ <= N <= b

เอกสาร: https://docs.python.org/3.1/library/random.html#random.randint

ลองสิ่งนี้:

from random import randrange, uniform

# randrange gives you an integral value
irand = randrange(0, 10)

# uniform gives you a floating-point value
frand = uniform(0, 10)

from random import randint

x = [randint(0, 9) for p in range(0, 10)]

สิ่งนี้จะสร้างจำนวนเต็ม 10 เทียมแบบสุ่มในช่วง 0 ถึง 9

secretsโมดูลใหม่ในหลาม 3.6 สิ่งนี้ดีกว่าrandomโมดูลสำหรับการเข้ารหัสหรือการใช้ความปลอดภัย

หากต้องการพิมพ์จำนวนเต็มแบบสุ่มในช่วงรวม 0-9:

from secrets import randbelow
print(randbelow(10))

ดูรายละเอียดPEP 506

เลือกขนาดของอาร์เรย์ (ในตัวอย่างนี้ฉันเลือกขนาดให้เป็น 20) จากนั้นใช้สิ่งต่อไปนี้:

import numpy as np   
np.random.randint(10, size=(1, 20))

คุณสามารถคาดหวังว่าจะเห็นผลลัพธ์ของรูปแบบต่อไปนี้ ( จำนวนเต็มแบบสุ่มที่แตกต่างกันจะถูกส่งกลับทุกครั้งที่คุณเรียกใช้ดังนั้นคุณสามารถคาดหวังว่าจำนวนเต็มในอาร์เรย์ผลลัพธ์จะแตกต่างจากตัวอย่างที่ระบุด้านล่าง )

array([[1, 6, 1, 2, 8, 6, 3, 3, 2, 5, 6, 5, 0, 9, 5, 6, 4, 5, 9, 3]])

ลองสิ่งนี้ผ่าน random.shuffle

>>> import random
>>> nums = range(10)
>>> random.shuffle(nums)
>>> nums
[6, 3, 5, 4, 0, 1, 2, 9, 8, 7]

ฉันจะลองอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้:

1. > numpy.random.randint

import numpy as np
X1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))

print (X1)
>>> array([3, 0, 9, 0, 5, 7, 6, 9, 6, 7, 9, 6, 6, 9, 8])

2. > numpy.random.uniform

import numpy as np
X2 = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)

print (X2)
>>> array([8, 3, 6, 9, 1, 0, 3, 6, 3, 3, 1, 2, 4, 0, 4])

3. > random.randrange

from random import randrange
X3 = [randrange(10) for i in range(15)]

print (X3)
>>> [2, 1, 4, 1, 2, 8, 8, 6, 4, 1, 0, 5, 8, 3, 5]

4. > random.randint

from random import randint
X4 = [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]

print (X4)
>>> [6, 2, 6, 9, 5, 3, 2, 3, 3, 4, 4, 7, 4, 9, 6]

ความเร็ว:

► np.random.randintเป็นที่เร็วที่สุดตามด้วยnp.random.uniformและrandom.randrange random.randintเป็นที่ช้าที่สุด

►ทั้งnp.random.randintและnp.random.uniform จะเร็ว (~ 8-12 ครั้งเร็ว) กว่า random.randrange และ random.randint

%timeit np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))
>> 1.64 µs ± 7.83 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)
>> 2.15 µs ± 38.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit [randrange(10) for i in range(15)]
>> 12.9 µs ± 60.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]
>> 20 µs ± 386 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

หมายเหตุ:

1. > np.random.randintสร้างจำนวนเต็มแบบสุ่มในช่วงครึ่งเวลาเปิด [ต่ำ, สูง)

2. > np.random.uniformสร้างตัวเลขที่กระจายอย่างสม่ำเสมอในช่วงครึ่งเวลาเปิด [ต่ำ, สูง)

3. > random.randrange (หยุด)สร้างตัวเลขสุ่มจากช่วง (เริ่มหยุดขั้นตอน)

4. > random.randint (a, b)ส่งคืนเลขจำนวนเต็มแบบสุ่ม N ซึ่งเป็น <= N <= b

5. > astype (int)ส่งอาร์เรย์ numpy ไปเป็นประเภทข้อมูล int

6. > ฉันเลือกขนาด = (15,) สิ่งนี้จะทำให้คุณมีอาร์เรย์ของความยาว = 15

ในกรณีที่ตัวเลขต่อเนื่องrandintหรือrandrangeอาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด แต่ถ้าคุณมีค่าที่แตกต่างกันหลายอย่างในลำดับ (เช่น a list) คุณสามารถใช้choice:

>>> import random
>>> values = list(range(10))
>>> random.choice(values)
5

choice ใช้ได้กับหนึ่งรายการจากตัวอย่างที่ไม่ต่อเนื่อง:

>>> values = [1, 2, 3, 5, 7, 10]
>>> random.choice(values)
7

หากคุณต้องการมัน "แข็งแกร่งการเข้ารหัส" ก็มีsecrets.choiceใน python 3.6 และใหม่กว่า:

>>> import secrets
>>> values = list(range(10))
>>> secrets.choice(values)
2

ในขณะที่โพสต์จำนวนมากแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่จะได้รับหนึ่งจำนวนเต็มสุ่มคำถามเดิมถามถึงวิธีการในการสร้างจำนวนเต็มสุ่มs (พหูพจน์):

ฉันจะสร้างจำนวนเต็มแบบสุ่มระหว่าง 0 ถึง 9 (รวม) ใน Python ได้อย่างไร

เพื่อความชัดเจนเราจะสาธิตวิธีรับจำนวนเต็มแบบสุ่มจำนวนมาก

ป.ร. ให้ไว้

>>> import random


lo = 0
hi = 10
size = 5

รหัส

จำนวนเต็มแบบสุ่ม

# A
>>> [lo + int(random.random() * (hi - lo)) for _ in range(size)]
[5, 6, 1, 3, 0]

# B
>>> [random.randint(lo, hi) for _ in range(size)]
[9, 7, 0, 7, 3]

# C
>>> [random.randrange(lo, hi) for _ in range(size)]
[8, 3, 6, 8, 7]

# D
>>> lst = list(range(lo, hi))
>>> random.shuffle(lst)
>>> [lst[i] for i in range(size)]
[6, 8, 2, 5, 1]

# E
>>> [random.choice(range(lo, hi)) for _ in range(size)]
[2, 1, 6, 9, 5]

ตัวอย่างของจำนวนเต็มแบบสุ่ม

# F
>>> random.choices(range(lo, hi), k=size)
[3, 2, 0, 8, 2]

# G
>>> random.sample(range(lo, hi), k=size)
[4, 5, 1, 2, 3]

รายละเอียด

โพสต์บางคนแสดงให้เห็นถึงวิธีการสร้างกำเนิดหลายจำนวนเต็มแบบสุ่ม ¹ ต่อไปนี้เป็นตัวเลือกบางส่วนที่ตอบคำถามโดยนัย:

• A : random.randomส่งกลับทุ่นลอยแบบสุ่มในช่วง[0.0, 1.0)
• B : random.randintส่งคืนจำนวนเต็มแบบสุ่มNเช่นนั้นa <= N <= b
• C : random.randrangeนามแฝงถึงrandint(a, b+1)
• D : random.shuffleสลับสับเปลี่ยนลำดับ
• E : random.choiceส่งคืนองค์ประกอบแบบสุ่มจากลำดับที่ไม่ว่างเปล่า
• F : random.choicesคืนค่าการkเลือกจากประชากร (พร้อมการแทนที่ Python 3.6+)
• G : random.sampleคืนค่าการkเลือกที่ไม่ซ้ำจากประชากร (โดยไม่มีการแทนที่): ²

ดูเพิ่มเติมที่การพูดคุยของ R. Hettinger เกี่ยวกับ Chunking และ Aliasing โดยใช้ตัวอย่างจากrandomโมดูล

นี่คือการเปรียบเทียบฟังก์ชั่นสุ่มใน Standard Library และ Numpy:

| | random                | numpy.random                     |
|-|-----------------------|----------------------------------|
|A| random()              | random()                         |
|B| randint(low, high)    | randint(low, high)               |
|C| randrange(low, high)  | randint(low, high)               |
|D| shuffle(seq)          | shuffle(seq)                     |
|E| choice(seq)           | choice(seq)                      |
|F| choices(seq, k)       | choice(seq, size)                |
|G| sample(seq, k)        | choice(seq, size, replace=False) |

คุณสามารถแปลงหนึ่งในหลาย ๆการกระจายอย่างรวดเร็วใน Numpy ให้เป็นตัวอย่างของจำนวนเต็มแบบสุ่ม ³

ตัวอย่าง

>>> np.random.normal(loc=5, scale=10, size=size).astype(int)
array([17, 10,  3,  1, 16])

>>> np.random.poisson(lam=1, size=size).astype(int)
array([1, 3, 0, 2, 0])

>>> np.random.lognormal(mean=0.0, sigma=1.0, size=size).astype(int)
array([1, 3, 1, 5, 1])

_{¹ Namely @ John Lawrence Aspden, @ST Mohammed, @SiddTheKid, @ user14372, @zangw, et al. ² @prashanth กล่าวถึงโมดูลนี้แสดงจำนวนเต็มหนึ่ง ³สาธิตโดย @Siddharth Satpathy}

ถ้าคุณต้องการใช้ numpy ให้ใช้สิ่งต่อไปนี้:

import numpy as np
print(np.random.randint(0,10))

>>> import random
>>> random.randrange(10)
3
>>> random.randrange(10)
1

วิธีรับตัวอย่างสิบรายการ:

>>> [random.randrange(10) for x in range(10)]
[9, 0, 4, 0, 5, 7, 4, 3, 6, 8]

การสร้างจำนวนเต็มแบบสุ่มระหว่าง 0 ถึง 9

import numpy
X = numpy.random.randint(0, 10, size=10)
print(X)

เอาท์พุท:

[4 8 0 4 9 6 9 9 0 7]

random.sample เป็นอีกสิ่งหนึ่งที่สามารถใช้ได้

import random
n = 1 # specify the no. of numbers
num = random.sample(range(10),  n)
num[0] # is the required number

วิธีที่ดีที่สุดคือใช้ฟังก์ชั่นนำเข้าแบบสุ่ม

import random
print(random.sample(range(10), 10))

หรือไม่มีการนำเข้าห้องสมุด:

n={} 
for i in range(10):
    n[i]=i

for p in range(10):
    print(n.popitem()[1])

นี่popitemsnลบและผลตอบแทนที่มีค่าโดยพลการจากพจนานุกรม

นี่เป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์มากกว่า แต่ใช้งานได้ 100%:

สมมติว่าคุณต้องการที่จะใช้random.random()ฟังก์ชั่นในการสร้างตัวเลขระหว่างและa bเพื่อให้บรรลุนี้เพียงทำต่อไปนี้:

num = (b-a)*random.random() + a;

แน่นอนคุณสามารถสร้างตัวเลขได้มากขึ้น

จากหน้าเอกสารสำหรับโมดูลแบบสุ่ม :

คำเตือน: ไม่ควรใช้เครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบหลอกหลอกของโมดูลนี้เพื่อความปลอดภัย ใช้ os.urandom () หรือ SystemRandom ถ้าคุณต้องการตัวสร้างตัวเลขแบบหลอกเทียมที่เข้ารหัสด้วยความปลอดภัย

random.SystemRandomซึ่งเป็นที่รู้จักในหลาม 2.4 ถือว่าเชื่อถือได้เข้ารหัส มันยังคงมีอยู่ใน Python 3.7.1 ซึ่งเป็นปัจจุบัน ณ เวลาที่เขียน

>>> import string
>>> string.digits
'0123456789'
>>> import random
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'8'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'1'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'8'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'5'

แทนที่จะstring.digits, rangeสามารถนำมาใช้ต่อบางส่วนของคำตอบอื่น ๆ พร้อมอาจจะมีความเข้าใจ ผสมและจับคู่ตามความต้องการของคุณ

OpenTURNS ช่วยให้ไม่เพียง แต่จำลองจำนวนเต็มแบบสุ่ม แต่ยังสามารถกำหนดการกระจายที่เกี่ยวข้องกับUserDefinedคลาสที่กำหนด

ต่อไปนี้จำลอง 12 ผลลัพธ์ของการแจกแจง

import openturns as ot
points = [[i] for i in range(10)]
distribution = ot.UserDefined(points) # By default, with equal weights.
for i in range(12):
    x = distribution.getRealization()
    print(i,x)

ภาพพิมพ์นี้:

0 [8]
1 [7]
2 [4]
3 [7]
4 [3]
5 [3]
6 [2]
7 [9]
8 [0]
9 [5]
10 [9]
11 [6]

วงเล็บมีเพราะxอยู่Pointในมิติเดียว การสร้างผลลัพธ์ 12 รายการในการเรียกครั้งเดียวทำได้ง่ายกว่าgetSample:

sample = distribution.getSample(12)

จะผลิต:

>>> print(sample)
     [ v0 ]
 0 : [ 3  ]
 1 : [ 9  ]
 2 : [ 6  ]
 3 : [ 3  ]
 4 : [ 2  ]
 5 : [ 6  ]
 6 : [ 9  ]
 7 : [ 5  ]
 8 : [ 9  ]
 9 : [ 5  ]
10 : [ 3  ]
11 : [ 2  ]

รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อนี้อยู่ที่นี่: http://openturns.github.io/openturns/master/user_manual/_generated/openturns.UserDefined.html

ฉันโชคดีไปกว่านี้สำหรับ Python 3.6

str_Key = ""                                                                                                
str_RandomKey = ""                                                                                          
for int_I in range(128):                                                                                    
      str_Key = random.choice('0123456789')
      str_RandomKey = str_RandomKey + str_Key 

เพียงเพิ่มตัวอักษรเช่น 'ABCD' และ 'abcd' หรือ '^! ~ = -> <' เพื่อเปลี่ยนพูลตัวละครที่จะดึงออกมาเปลี่ยนช่วงเพื่อเปลี่ยนจำนวนตัวอักษรที่สร้างขึ้น