Установить random на python

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

The Random Library in Python

You might need your program to choose a random lucky winner from a list of people participating in a lottery or maybe you want to chooses a random fruit from a list of fruits the doctor made you. There are many use cases for this library and let us see how we can use this library.

Installation and Importing

The library is included with the normal python installation so you don't need to install using pip

We need to import the library though so let us do that real quick

Important and Common functions

random.choice()

Now that we have imported the library, let us quickly go through some of the common and important functions the library comes with

Let us see random.choice() first This will pick a random item from any iterable object (list, string etc.)

import random list = ["banana", "apple", "guava", "cherry", "strawberry", "mango"] print(random.choice(list)) # Will pick any random fruit from the list and print that str = "Coronavirus cases have spiked again. " print(random.choice(str)) # Will pick any random character from the string and print it out 

So in the above image we can see that each and every time the function is run, it will print out a different value as it is picking out randomly

random.randrange()

Now this is an interesting function and probably the one most are looking for. It basically picks out a random number from a range of numbers

import random print(random.randrange(1, 20, 2)) # Now it will print out any random number amongst 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17 and 19 

There are 3 arguments taken in of which the first two are compulsory and third one is optional and be default 1 . But what are the arguments?

1. The first argument is the number from which the range starts
2. The second argument is the number where the range ends
3. The third argument is the step which is the number of numbers to skip while making the list of the numbers

Now does that sound similar? Yes, this are the exact same arguments take in by the range function which is in-built in Python. The random.randrange() function basically creates a list from the range with the arguments given and then picks out a random.

random.random()

Now this one is a pretty simple one. It returns a float value between 0 and 1

import random print(random.random()) 

random.seed()

Now this one is a bit tough to understand. So the seed function is basically used to save the state of a random function so that it can generate some random numbers on multiple executions of the code on the same machine or on a different machine for a specific seed value. The seed value is the previous random value generated by the generator or if run for the first time, it is set to the current system time.

import random random.seed(10) print("A mapped random number with seed 10 is: " + random.random()) 

random.shuffle()

As the name of the function suggests, we can use it to shuffle a list i.e. change the position of the items in the list.

import random cities = ["London", "Bangalore", "Delhi", "Mumbai", "Tokyo", "New York City"] print("List before shuffling: ") print(cities) print("List after shuffling: ") random.shuffle(cities) print(cities) 

random.uniform()

This one is pretty similar to random.randrange() but then returns a float value instead of an integer value and does not take any step in input

import random print(random.uniform(10, 15)) 

random.randint()

Takes 2 arguments as the lower limit and the upper limit. The returned number is between these 2 values and can be anyone of them as well.

import random random.randint(50, 100) 

So that was some of the most important and commonly used functions of the random package and that is it for this blog.

Link to random package docs if you want to explore more - docs.python.org/3/library/random.html

Did you find this article valuable?

Support Anish De by becoming a sponsor. Any amount is appreciated!

Источник

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:

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.

Источник