- 3.11 随机选择
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3.11 随机选择
问题
你想从一个序列中随机抽取若干元素,或者想生成几个随机数。
解决方案
random
模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素。比如,要想从一个序列中随机的抽取一个元素,可以使用 random.choice()
:
- >>> import random
- >>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
- >>> random.choice(values)
- 2
- >>> random.choice(values)
- 3
- >>> random.choice(values)
- 1
- >>> random.choice(values)
- 4
- >>> random.choice(values)
- 6
- >>>
为了提取出N个不同元素的样本用来做进一步的操作,可以使用 random.sample()
:
- >>> random.sample(values, 2)
- [6, 2]
- >>> random.sample(values, 2)
- [4, 3]
- >>> random.sample(values, 3)
- [4, 3, 1]
- >>> random.sample(values, 3)
- [5, 4, 1]
- >>>
如果你仅仅只是想打乱序列中元素的顺序,可以使用 random.shuffle()
:
- >>> random.shuffle(values)
- >>> values
- [2, 4, 6, 5, 3, 1]
- >>> random.shuffle(values)
- >>> values
- [3, 5, 2, 1, 6, 4]
- >>>
生成随机整数,请使用 random.randint()
:
- >>> random.randint(0,10)
- 2
- >>> random.randint(0,10)
- 5
- >>> random.randint(0,10)
- 0
- >>> random.randint(0,10)
- 7
- >>> random.randint(0,10)
- 10
- >>> random.randint(0,10)
- 3
- >>>
为了生成0到1范围内均匀分布的浮点数,使用 random.random()
:
- >>> random.random()
- 0.9406677561675867
- >>> random.random()
- 0.133129581343897
- >>> random.random()
- 0.4144991136919316
- >>>
如果要获取N位随机位(二进制)的整数,使用 random.getrandbits()
:
- >>> random.getrandbits(200)
- 335837000776573622800628485064121869519521710558559406913275
- >>>
讨论
random
模块使用 Mersenne Twister 算法来计算生成随机数。这是一个确定性算法,但是你可以通过 random.seed()
函数修改初始化种子。比如:
- random.seed() # Seed based on system time or os.urandom()
- random.seed(12345) # Seed based on integer given
- random.seed(b'bytedata') # Seed based on byte data
除了上述介绍的功能,random模块还包含基于均匀分布、高斯分布和其他分布的随机数生成函数。比如, random.uniform()
计算均匀分布随机数, random.gauss()
计算正态分布随机数。对于其他的分布情况请参考在线文档。
在 random
模块中的函数不应该用在和密码学相关的程序中。如果你确实需要类似的功能,可以使用ssl模块中相应的函数。比如, ssl.RAND_bytes()
可以用来生成一个安全的随机字节序列。
原文:
http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c03/p11_pick_things_at_random.html