Меню

Python генератор списка random

Выбор случайного элемента из списка в Python

В этой статье мы рассмотрим, как случайным образом выбирать элементы из списка в Python. Мы рассмотрим извлечение случайных элементов, а также извлечение нескольких элементов — с повторением и без.

Введение

Выбор случайного элемента из списка является частой задачей — будь то случайное значение из списка рекомендаций или просто случайная строка.

Выбор случайного элемента из списка

Наиболее интуитивным и естественным подходом к решению этой проблемы является генерация случайного числа, которое действует как индекс доступа к элементу из списка.

Для реализации этого подхода рассмотрим некоторые методы генерации случайных чисел в Python: random.randint() и random.randrange(). Дополнительно мы можем использовать random.choice() и поставлять итерабельное число — в результате чего случайный элемент из этого итерабельного числа возвращается обратно.

Использование функции random.randint()

random.randint(a, b) возвращает случайное целое число между a и b включительно.

Нам понадобится случайный индекс в диапазоне от 0 до len(list) — 1, чтобы получить случайный индекс элемента в списке:

Использование функции random.randrange()

random.randrange(a) — это другой метод, который возвращает случайное число n, равное 0 Использовании функции random.choice()

Еще лучшим решением, чем последнее было бы использование функции random.choice(), так как это именно та функция, которая предназначена для решения такой задачи:

Выбор нескольких случайных элементов из списка

Без повторения элементов

Первый метод, который мы можем использовать для случайного выделения более чем одного элемента — random.sample(). Он производит выборку, основываясь на том, сколько выборок мы хотим получить:

Этот метод выбирает элементы без замены т.е. выбирает без дубликатов и повторений.

С повторением элементов

Как и предыдущая функция, функция random.choices() возвращает список случайно выбранных элементов из заданного итерабельного списка. Однако, она не отслеживает выбранные элементы, поэтому можно получить и дублирующие элементы:

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов получения одного или нескольких случайно выбранных элементов из списка на Python.

Мы получили доступ к списку по случайному индексу с помощью randint() и randrange(), а также получили случайные элементы с помощью choices() и sample().

Пожалуйста, прочитайте другие статьи посвященные языку программирования Python. Помножте свой опыт в программирования с практическими советами от разработчика.

Если вы ждали идеальное время, чтобы обучиться языку программирования Python, то оно наступило прямо сейчас. GeekUniversity — обучение до уровня Middle с гарантированным трудоустройством.

Источник

Модуль random

Модуль random предоставляет функции для генерации случайных чисел, букв, случайного выбора элементов последовательности.

random.seed([X], version=2) — инициализация генератора случайных чисел. Если X не указан, используется системное время.

random.getstate() — внутреннее состояние генератора.

random.setstate(state) — восстанавливает внутреннее состояние генератора. Параметр state должен быть получен функцией getstate().

random.getrandbits(N) — возвращает N случайных бит.

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

random.randint(A, B) — случайное целое число N, A ≤ N ≤ B.

random.choice(sequence) — случайный элемент непустой последовательности.

random.shuffle(sequence, [rand]) — перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.

random.sample(population, k) — список длиной k из последовательности population.

random.random() — случайное число от 0 до 1.

random.uniform(A, B) — случайное число с плавающей точкой, A ≤ N ≤ B (или B ≤ N ≤ A).

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.

Читайте также:  Faw v5 подшипник генератора

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.

Все довольно просто, и теперь вы можете генерировать случайные числа и последовательности. Удачи в ваших изысканиях!

Источник

Python 3: Генерация случайных чисел (модуль random)¶

«Генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая»

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.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.uniform¶

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

random.randint¶

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

random.choince¶

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

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.

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:

Этот же скрипт можно записать всего в две строки:

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

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

Источник

Модуль Random для генерации случайных чисел в Python

Этот модуль реализует генераторы псевдослучайных чисел под различные потребности.

  • Для целых чисел есть выбор одного из диапазона.
  • Для последовательностей — выбор случайного элемента, функция случайной сортировки списка и функция случайного выбора нескольких элементов из последовательности.
  • Есть функции для вычисления однородных, нормальных (Гауссовских), логнормальных, отрицательных экспоненциальных, гамма и бета распределений.
  • Для генерации распределений углов доступно распределение фон Мизеса.
Читайте также:  Что такое генератор синусоидальных колебаний

Почти все функции модуля зависят от основной функции random() , которая генерирует случайным образом чисто с плавающей точкой(далее float) равномерно в полуоткрытом диапазоне [0.0, 1.0).

Python использует Mersenne Twister в качестве основного генератора. Он производит 53-битные точные float и имеет период 2**19937-1. Основная его реализация в C быстрая и многопоточная. Mersenne Twister один из наиболее широко протестированных генераторов случайных чисел. Однако, будучи полностью детерминированным, он подходит не для любых целей, особенно для криптографических.

Модуль random так же предоставляет класс SystemRandom . Этот класс использует системную функцию os.urandom() для генерации случайных чисел из источников, которые предоставляет операционная система.

Псевдослучайные генераторы этого модуля не должны использоваться в целях безопасности. Для обеспечения безопасности или для криптографического использования ознакомьтесь с модулем secrets .

Источник

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’):

Читайте также:  Ультразвуковой генератор для отпугивания собак

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

Adblock
detector