python在线编辑random-使用Python random模块生成随机数据实例

在本节中，我们将学习如何使用random模块(random)在Python中生成随机数和数据。该模块为各种分布(包括整数，浮点数(实数))实现了伪随机数生成器。

本文的目标：

以下是我们将在本文中介绍的常见操作的列表。

为各种分布生成随机数，包括整数和浮点数。

随机抽样并从总体中选择元素。

random模块的功能。

随机播放序列数据。播种随机生成器。

生成随机字符串和密码。

使用秘密模块的加密安全随机生成器。生成安全令牌，安全密钥和URL

如何设置随机发生器的状态。

使用NumPy的random生成随机数组。

使用UUID模块生成唯一ID

如何使用random模块

random模块具有各种功能来完成所有上述任务。我们将在本文的后半部分看到如何使用这些功能。

您需要在程序中导入random模块，然后就可以使用该模块了。使用以下语句将random模块导入代码中。

import random

现在让我们看看如何使用random模块。

import random

print("Printing random number using random.random()")

print(random.random())

如您所见，我们得到了0.50。您可能会得到其他号码。

random()是random模块的最基本功能。

random模块的几乎所有功能都依赖于基本功能random()。

random() 返回范围为[0.0，1.0)的下一个随机浮点数。

random模块功能

现在，让我们看看random模块中可用的不同功能及其用法。

random.randint(a，b)

使用random.randint()生成一定范围内的随机整数。让我们看一下生成0到9之间的随机数的示例。

import random

print("Random integer is", random.randint(0, 9))

random.randrange(start, stop [, step])

此函数从中返回随机选择的整数range(start, stop, step)。使用此函数可生成范围内的随机整数。例如， random.randrange(2, 20, 2)将返回2到20之间的任意随机数，例如2、4、6，…18。

import random

print("Random integer is", random.randrange(2, 20, 2))

random.choice(seq)

使用该random.choice功能从列表或任何序列中随机选择一个项目。

import random

city_list = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia']

print("Random element from list:", random.choice(city_list))

random.sample(population, k)

要从列表或任何序列中随机选择多个元素时，请使用此功能。

import random

city_list = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia']

print("Pick 2 Random element from list:", random.sample(city_list, 2))

random.choices()

random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

如果要从序列中随机选择多个元素，请使用此方法。在Python 3.6版中引入的Choices方法可以重复元素。这是带有替换的随机样本。

import random

#sampling with replacement

list = [20, 30, 40, 50 ,60, 70, 80, 90]

sampling = random.choices(list, k=5)

print("sampling with choices method ", sampling)

将random.choices()主要用于实现加权随机选择，这样我们就可以选择不同的概率列表元素

random.seed(a=None, version=2)

seed函数用于初始化 Python中的伪随机数生成器。random模块使用种子值作为基础来生成随机数。如果不存在种子值，则需要系统当前时间。如果在调用任何random模块函数之前使用相同的种子值，则每次都会获得相同的输出。

import random

# Random number with seed 6

random.seed(6)

print(random.randint(10, 20))

random.seed(6)

print(random.randint(10, 20))

random.shuffle(x [，random])

使用此功能可以随机排列或随机化列表或其他序列类型。该shuffle功能可就地随机播放列表。最常见的例子是洗牌。

list = [2,5,8,9,12]

random.shuffle(list)

print ("Printing shuffled list ", list)

random.uniform(开始，结束)

使用random.uniform()生成一定范围内的浮点数。

import random

print("floating point within given range")

print(random.uniform(10.5, 25.5))

random.triangular(低，高，模式)

该random.triangular()函数返回一个随机浮点数N，使得lower <= N <= upper 在这些边界之间具有指定的模式。

下限的默认值为零，上限为1。此外，peak参数默认为边界之间的中点，从而给出对称分布。

使用该random.triangular()函数生成用于三角分布的随机数，以在仿真中使用这些数。即从三角概率分布中产生值。

import random

print("floating point triangular")

print(random.triangular(10.5, 25.5, 5.5))

产生随机字串

在本节中，我将让您知道如何在python中生成固定长度的随机字符串。

本指南包括以下内容：–

随机生成固定长度的字符串。

获取带有字母和数字的随机字母数字字符串。

生成包含字母，数字和特殊符号的随机密码。

Python中的加密安全随机生成器

由random模块生成的随机数和数据不是加密安全的。那么，如何生成在Python中具有加密安全性的随机数呢？

密码安全的伪随机数生成器是一个随机数生成器，它具有的 特性使其适合 在数据安全至关重要的密码学应用中使用。

所有加密安全的随机生成器函数均返回随机字节。

此函数返回的随机字节取决于操作系统的随机源。随机性的质量取决于操作系统的随机性来源。

我们可以使用以下方法以加密方式保护Python中的随机生成器

该 秘密模块以固定随机数据

使用操作系统。urandom()

使用随机。SystemRandom类

import random

import secrets

number = random.SystemRandom().random()

print("secure number is ", number)

print("Secure byte token", secrets.token_bytes(16))

获取并设置随机发生器的状态

random模块具有两个函数getstate和setstate，这有助于我们捕获随机发生器的当前内部状态。使用此状态，我们可以生成相同的随机数或数据序列。

random.getstate()

该 getstate函数通过捕获随机生成器的当前内部状态来返回对象。我们可以将此状态传递给 setstate方法，以将该状态恢复为当前状态。

注意：通过将状态更改为上一个状态，我们可以再次获得相同的随机数据。例如，如果您想再次获得相同的样本项目，则可以使用这些功能。

random.setstate(状态)

该setstate() 函数将生成器的内部状态恢复为状态对象。即它再次应用相同的状态。可以通过调用该getstate函数来获取此状态对象 。

为什么要使用getstate和setstate函数

如果获得了先前的状态并将其还原，则可以一次又一次地再现相同的随机数据。请记住，您不能使用其他随机函数，也不能更改参数值。这样，您正在更改状态。

现在让我们看一下示例，以清楚地了解如何在Python中获取和设置随机生成器。

import random

number_list = [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

print("First Sample is ", random.sample(number_list,k=5))

state = random.getstate() # store this current state in state object

print("Second Sample is ", random.sample(number_list,k=5))

random.setstate(state) # restore state now using setstate

print("Third Sample is ", random.sample(number_list,k=5)) #Now it will print the same second sample list

random.setstate(state) # restore state now

print("Fourth Sample is ", random.sample(number_list,k=5)) #again it will print the same second sample list again

如您在输出中看到的，由于重置了随机生成器，我们得到了相同的样本列表。

Numpy.random –数组的PRNG

PRNG是伪随机数生成器的首字母缩写。如您所知，使用Pythonrandom模块，我们可以生成标量随机数和数据。

每当您要生成随机数数组时，都需要使用numpy.random。

numpy提供了numpy.random具有多种功能的软件包，可以为各种分布生成随机的n维数组。

现在，让我们看一些例子。

生成一个随机的n维浮点数数组

使用numpy.random.rand()产生随机浮点数的在范围内的n维阵列[0.0，1.0)

使用 numpy.random.uniform产生随机浮点数的在[低的范围内的n维阵列中，高)

import numpy

random_float_array = numpy.random.rand(2, 2)

print("2 X 2 random float array in [0.0, 1.0] ", random_float_array," ")

random_float_array = numpy.random.uniform(25.5, 99.5, size=(3, 2))

print("3 X 2 random float array in range [25.5, 99.5] ", random_float_array," ")

生成整数的随机n维数组

使用 numpy.random.random_integers()生成随机的n维整数数组。

import numpy

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5)

print("1-dimensional random integer array ", random_integer_array," ")

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, size=(3, 2))

print("2-dimensional random integer array ", random_integer_array)

从数字或序列数组中选择随机元素

使用numpy.random.choice()生成随机样本。

使用此方法可以从n维数组中获取单个或多个随机数，无论替换与否。

现在来看示例。

import numpy

array =[10, 20, 30, 40, 50, 20, 40]

single_random_choice = numpy.random.choice(array, size=1)

print("single random choice from 1-D array", single_random_choice)

multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=False)

print("multiple random choice from 1-D array without replacement ", multiple_random_choice)

multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=True)

print("multiple random choice from 1-D array with replacement ", multiple_random_choice)

我们将在后续文章中介绍其他numpy的随机包函数及其用法。

生成随机的通用唯一ID

Python UUID模块提供了不变的UUID对象。 UUID是通用唯一标识符。

它具有生成所有版本的UUID的功能。使用 uuid.uuid4()函数，您可以生成128位长的随机唯一ID广告，这种广告在 密码学上是安全的。

这些唯一的ID用于标识计算机系统中的文档，用户，资源或任何信息。

范例：

import uuid

# get a random UUID

safeId = uuid.uuid4()

print("safe unique id is ", safeId)

使用random模块的骰子游戏

我创建了一个简单的骰子游戏，以了解random模块的功能。在这个游戏中，我们有两个玩家和两个骰子。

每个玩家一个一个地洗牌，一个都洗牌。

该算法计算两个骰子数的总和，并将其添加到每个玩家的计分板上。

得分高的玩家是赢家。

程序：

import random

PlayerOne = "Eric"

PlayerTwo = "Kelly"

EricScore = 0

KellyScore = 0

# each dice contains six numbers

diceOne = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

diceTwo = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

def playDiceGame():

"""#Both Eric and Kelly will roll both the dices using shuffle method"""

for i in range(5):

#shuffle both the dice 5 times

random.shuffle(diceOne)

random.shuffle(diceTwo)

firstNumber = random.choice(diceOne) # use choice method to pick one number randomly

SecondNumber = random.choice(diceTwo)

return firstNumber + SecondNumber

print("Dice game using a random module ")

#Let's play Dice game three times

for i in range(3):

# let's do toss to determine who has the right to play first

EricTossNumber = random.randint(1, 100) # generate random number from 1 to 100. including 100

KellyTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # generate random number from 1 to 100. dosen't including 101

if( EricTossNumber > KellyTossNumber):

print("Eric won the toss")

EricScore = playDiceGame()

KellyScore = playDiceGame()

else:

print("Kelly won the toss")

KellyScore = playDiceGame()

EricScore = playDiceGame()

if(EricScore > KellyScore):

print ("Eric is winner of dice game. Eric's Score is:", EricScore, "Kelly's score is:", KellyScore, " ")

else:

print("Kelly is winner of dice game. Kelly's Score is:", KellyScore, "Eric's score is:", EricScore, " ")

后继将会有更多文章使用实例方式介绍python的随机模块random和其它能帮助我们生成随机数据的模块。