Hướng dẫn how do you generate a random digit in python? - làm thế nào để bạn tạo một chữ số ngẫu nhiên trong python?

Nếu bạn cần một số 3 chữ số và muốn 001-099 là số hợp lệ, bạn vẫn nên sử dụng Randrange/Randint vì nó nhanh hơn các lựa chọn thay thế. Chỉ cần thêm các số không cần thiết trước khi chuyển đổi thành một chuỗi.

import random
num = random.randrange(1, 10**3)
# using format
num_with_zeros = '{:03}'.format(num)
# using string's zfill
num_with_zeros = str(num).zfill(3)

Ngoài ra, nếu bạn không muốn lưu số ngẫu nhiên dưới dạng INT, bạn có thể làm điều đó như một oneliner:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))

Python 3.6+ Only Oneliner:

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'

Ví dụ đầu ra của những điều trên là:

  • '026'
  • '255'
  • '512'

Được triển khai như một hàm có thể hỗ trợ bất kỳ độ dài nào của các chữ số không chỉ 3:

import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'


Cần phải tạo ra các số ngẫu nhiên khi nghiên cứu mô hình hoặc hành vi của chương trình cho phạm vi giá trị khác nhau. Python có thể tạo ra các số ngẫu nhiên như vậy bằng cách sử dụng mô -đun ngẫu nhiên. Trong các ví dụ dưới đây, trước tiên chúng ta sẽ xem cách tạo một số ngẫu nhiên duy nhất và sau đó mở rộng nó để tạo danh sách các số ngẫu nhiên.

Tạo một số ngẫu nhiên duy nhất

Phương thức ngẫu nhiên () trong mô -đun ngẫu nhiên tạo ra số float trong khoảng từ 0 đến 1.

Thí dụ

import random
n = random.random()
print(n)

Đầu ra

Chạy mã trên cho chúng ta kết quả sau -

0.2112200

Tạo số trong một phạm vi

Phương thức randint () tạo ra một số nguyên giữa một phạm vi số nhất định.

Thí dụ

import random
n = random.randint(0,22)
print(n)

Đầu ra

Chạy mã trên cho chúng ta kết quả sau -

2

Tạo số trong một phạm vi

Phương thức randint () tạo ra một số nguyên giữa một phạm vi số nhất định.

Thí dụ

import random
randomlist = []
for i in range(0,5):
n = random.randint(1,30)
randomlist.append(n)
print(randomlist)

Đầu ra

Chạy mã trên cho chúng ta kết quả sau -

[10, 5, 21, 1, 17]

Tạo số trong một phạm vi

Phương thức randint () tạo ra một số nguyên giữa một phạm vi số nhất định.

Thí dụ

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
0

Đầu ra

Chạy mã trên cho chúng ta kết quả sau -

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
1

Hướng dẫn how do you generate a random digit in python? - làm thế nào để bạn tạo một chữ số ngẫu nhiên trong python?

Tạo số trong một phạm vi

  • Phương thức randint () tạo ra một số nguyên giữa một phạm vi số nhất định.
  • Đầu ra
  • Tạo danh sách các số sử dụng cho vòng lặp
  • Chúng ta có thể sử dụng phương thức randint () ở trên cùng với một vòng lặp để tạo danh sách các số. Trước tiên chúng tôi tạo một danh sách trống và sau đó nối các số ngẫu nhiên được tạo vào danh sách trống từng cái một.
  • Sử dụng ngẫu nhiên.sample ()
  • Chúng tôi cũng có thể sử dụng phương thức mẫu () có sẵn trong mô -đun ngẫu nhiên để tạo trực tiếp danh sách các số ngẫu nhiên. Chúng tôi chỉ định một phạm vi và cung cấp bao nhiêu số ngẫu nhiên chúng tôi cần tạo.
  • Cập nhật ngày 08 tháng 8 năm 2019 06:54:57
  • Câu hỏi và câu trả lời liên quan
  • Tạo số nguyên tố ngẫu nhiên trong JavaScript
  • Tạo số ngẫu nhiên trong một phạm vi trong c
  • Tạo ID ngẫu nhiên ID trong Python
  • Tạo số ngẫu nhiên trong Java
  • Tạo số ngẫu nhiên trong C#
  • Tạo chuỗi ngẫu nhiên bằng PHP
  • Tạo ID ngẫu nhiên bằng UUID trong Python
  • Tạo màu hex ngẫu nhiên trong javascript

Mã nguồn: lib/ngẫu nhiên.py Lib/random.py


Mô-đun này thực hiện các trình tạo số giả giả cho các phân phối khác nhau.

Đối với số nguyên, có lựa chọn thống nhất từ ​​một phạm vi. Đối với các chuỗi, có sự lựa chọn thống nhất của một phần tử ngẫu nhiên, một hàm để tạo ra một hoán vị ngẫu nhiên của một danh sách tại chỗ và một hàm để lấy mẫu ngẫu nhiên mà không cần thay thế.

Trên dòng thực, có các hàm để tính toán đồng nhất, bình thường (Gaussian), phân phối theo cấp số nhân, gamma và beta âm. Để tạo phân phối các góc, phân phối von Mises có sẵn.

Hầu như tất cả các hàm mô-đun phụ thuộc vào hàm cơ bản

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
0, tạo ra một phao ngẫu nhiên đồng đều trong phạm vi bán mở [0,0, 1.0). Python sử dụng Mersenne Twister làm trình tạo cốt lõi. Nó tạo ra phao chính xác 53 bit và có thời gian 2 ** 19937-1. Việc triển khai cơ bản trong C là cả nhanh và sleadSafe. Mersenne Twister là một trong những bộ tạo số ngẫu nhiên được thử nghiệm rộng rãi nhất đang tồn tại. Tuy nhiên, hoàn toàn quyết định, nó không phù hợp cho tất cả các mục đích và hoàn toàn không phù hợp cho mục đích mật mã.

Các chức năng được cung cấp bởi mô -đun này thực sự là các phương thức ràng buộc của một trường hợp ẩn của lớp

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
1. Bạn có thể khởi tạo các trường hợp
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
2 của riêng bạn để có được các trình tạo mà không chia sẻ trạng thái.

Lớp

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
2 cũng có thể được phân nhóm nếu bạn muốn sử dụng một trình tạo cơ bản khác của sự phát minh của riêng bạn: trong trường hợp đó, ghi đè các phương thức
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
0,
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
5,
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
6 và
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
7. Tùy chọn, một trình tạo mới có thể cung cấp một phương thức
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
8 - điều này cho phép
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
9 tạo ra các lựa chọn trên một phạm vi lớn tùy ý.

Mô -đun

import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
0 cũng cung cấp lớp
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
1 sử dụng chức năng hệ thống
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
2 để tạo các số ngẫu nhiên từ các nguồn được cung cấp bởi hệ điều hành.

Cảnh báo

Không nên sử dụng các trình tạo giả ngẫu nhiên của mô-đun này cho mục đích bảo mật. Để sử dụng bảo mật hoặc sử dụng mật mã, hãy xem mô -đun

import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
3.

Xem thêm

M. Matsumoto và T. Nishimura, Hồi Mersenne Twister: Một trình tạo số giả đồng nhất được phân phối đồng nhất 623 chiều, Giao dịch ACM về mô hình hóa và mô phỏng máy tính Vol. 8, Số 1, tháng 1 Trang 3 Điện30 1998.

Công thức bổ sung-đa dạng-với-carry cho một trình tạo số ngẫu nhiên thay thế tương thích với một thời gian dài và các hoạt động cập nhật tương đối đơn giản.

Chức năng kế toán

________ 34 ________ 35 (a = none, phiên bản = 2) ¶(a=None, version=2)

Khởi tạo trình tạo số ngẫu nhiên.

Nếu A bị bỏ qua hoặc

import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
6, thời gian hệ thống hiện tại được sử dụng. Nếu các nguồn ngẫu nhiên được cung cấp bởi hệ điều hành, chúng được sử dụng thay vì thời gian hệ thống (xem hàm
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
2 để biết chi tiết về tính khả dụng).

Nếu A là INT, nó được sử dụng trực tiếp.

Với phiên bản 2 (mặc định), đối tượng

import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
8,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
9 hoặc
import random
n = random.random()
print(n)
0 được chuyển đổi thành
import random
n = random.random()
print(n)
1 và tất cả các bit của nó được sử dụng.

Với phiên bản 1 (được cung cấp để tái tạo các chuỗi ngẫu nhiên từ các phiên bản Python cũ hơn), thuật toán cho

import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
8 và
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
9 tạo ra phạm vi hạt hẹp hơn.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.2: Đã chuyển sang sơ đồ phiên bản 2 sử dụng tất cả các bit trong hạt giống.Moved to the version 2 scheme which uses all of the bits in a string seed.

Đã không dùng từ phiên bản 3.9: Trong tương lai, hạt giống phải là một trong các loại sau: Nonetype,

import random
n = random.random()
print(n)
1,
import random
n = random.random()
print(n)
5,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
8,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
9 hoặc
import random
n = random.random()
print(n)
0.In the future, the seed must be one of the following types: NoneType,
import random
n = random.random()
print(n)
1,
import random
n = random.random()
print(n)
5,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
8,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
9, or
import random
n = random.random()
print(n)
0.

________ 34 ________ 50 ()()

Trả về một đối tượng chụp trạng thái bên trong hiện tại của trình tạo. Đối tượng này có thể được chuyển sang

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
7 để khôi phục trạng thái.

________ 34 ________ 53 (Bang) ¶(state)

Nhà nước đáng lẽ phải được lấy từ một cuộc gọi trước đó đến

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
6 và
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
7 khôi phục trạng thái bên trong của trình tạo về những gì nó đã được gọi là
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
6 được gọi.

Chức năng cho byte¶

________ 34 ________ 58 (n)(n)

Tạo n ngẫu nhiên byte.

Phương pháp này không nên được sử dụng để tạo mã thông báo bảo mật. Sử dụng

0.2112200
9 thay thế.

Mới trong phiên bản 3.9.

Chức năng cho số nguyên

________ 34 ________ 61 (dừng) ________ 34 ________ 61 (bắt đầu, dừng [, bước])(stop)
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
4
import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
1(start, stop[, step])

Trả về một phần tử được chọn ngẫu nhiên từ

import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
4. Điều này tương đương với
import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
5, nhưng không thực sự xây dựng một đối tượng phạm vi.

Các mẫu đối số vị trí phù hợp với

import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
6. Không nên sử dụng đối số từ khóa vì hàm có thể sử dụng chúng theo những cách không mong muốn.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.2:

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
9 tinh vi hơn về việc tạo ra các giá trị phân phối đều nhau. Trước đây, nó đã sử dụng một phong cách như
import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
8 có thể tạo ra các phân phối hơi không đồng đều.
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
9 is more sophisticated about producing equally distributed values. Formerly it used a style like
import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
8 which could produce slightly uneven distributions.

Không dùng nữa kể từ phiên bản 3.10: Chuyển đổi tự động các loại không nguyên thành các số nguyên tương đương được không dùng nữa. Hiện tại

import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
9 được chuyển đổi không mất khỏi
2
0. Trong tương lai, điều này sẽ tăng
2
1.The automatic conversion of non-integer types to equivalent integers is deprecated. Currently
import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
9 is losslessly converted to
2
0. In the future, this will raise a
2
1.

Không dùng nữa kể từ phiên bản 3.10: Ngoại lệ được nâng lên đối với các giá trị không tích hợp như

2
2 hoặc
2
3 sẽ được thay đổi từ
2
4 thành
2
1.The exception raised for non-integral values such as
2
2 or
2
3 will be changed from
2
4 to
2
1.

________ 34 ________ 77 (a, b) ¶(a, b)

Trả về một số nguyên ngẫu nhiên n sao cho

2
8. Bí danh cho
2
9.

________ 34 ________ 81 (k)(k)

Trả về một số nguyên python không âm với K BIT ngẫu nhiên. Phương pháp này được cung cấp với Trình tạo Mersennetwister và một số trình tạo khác cũng có thể cung cấp nó như một phần tùy chọn của API. Khi có sẵn,

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
8 cho phép
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
9 xử lý các phạm vi lớn tùy ý.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.9: Phương pháp này hiện không chấp nhận số 0 cho k.This method now accepts zero for k.

Chức năng cho trình tự lor

________ 34 ________ 85 (SEQ) ¶(seq)

Trả về một phần tử ngẫu nhiên từ chuỗi không trống seq. Nếu SEQ trống, tăng

import random
randomlist = []
for i in range(0,5):
n = random.randint(1,30)
randomlist.append(n)
print(randomlist)
6.

________ 34 ________ 88 (dân số, trọng lượng = không, *, cum_weights = none, k = 1) ¶(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

Trả lại một danh sách kích thước k các yếu tố được chọn từ dân số với sự thay thế. Nếu dân số trống, tăng

import random
randomlist = []
for i in range(0,5):
n = random.randint(1,30)
randomlist.append(n)
print(randomlist)
6.

Nếu một chuỗi trọng số được chỉ định, các lựa chọn được thực hiện theo các trọng số tương đối. Ngoài ra, nếu một chuỗi cum_weights được đưa ra, các lựa chọn được thực hiện theo các trọng số tích lũy (có thể được tính toán bằng

[10, 5, 21, 1, 17]
0). Ví dụ, trọng số tương đối
[10, 5, 21, 1, 17]
1 tương đương với trọng số tích lũy
[10, 5, 21, 1, 17]
2. Trong nội bộ, các trọng số tương đối được chuyển đổi thành trọng số tích lũy trước khi thực hiện các lựa chọn, do đó, việc cung cấp các trọng số tích lũy tiết kiệm công việc.

Nếu không có trọng số và không được chỉ định, các lựa chọn được thực hiện với xác suất bằng nhau. Nếu một chuỗi trọng số được cung cấp, nó phải có cùng chiều dài với trình tự dân số. Đó là một

2
1 để chỉ định cả trọng số và cum_ weights.

Trọng lượng hoặc cum_ weights có thể sử dụng bất kỳ loại số nào tương tác với các giá trị

import random
n = random.random()
print(n)
5 được trả về bởi
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
0 (bao gồm số nguyên, phao và phân số nhưng không bao gồm số thập phân). Trọng lượng được coi là không âm và hữu hạn. Một
2
4 được nâng lên nếu tất cả các trọng số bằng không.

Đối với một hạt giống nhất định, hàm

[10, 5, 21, 1, 17]
7 có trọng số bằng nhau thường tạo ra một chuỗi khác với các cuộc gọi lặp lại đến
[10, 5, 21, 1, 17]
8. Thuật toán được sử dụng bởi
[10, 5, 21, 1, 17]
7 sử dụng số học điểm nổi cho tính nhất quán và tốc độ bên trong. Thuật toán được sử dụng bởi
[10, 5, 21, 1, 17]
8 mặc định cho số học số nguyên với các lựa chọn lặp đi lặp lại để tránh các sai lệch nhỏ khỏi lỗi vòng.

Mới trong phiên bản 3.6.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.9: tăng

2
4 nếu tất cả các trọng số bằng không.Raises a
2
4 if all weights are zero.

________ 34 ________ 103 (x [, ngẫu nhiên]) ¶(x[, random])

Xáo trộn chuỗi x tại chỗ.

Đối số tùy chọn ngẫu nhiên là một hàm 0 đối tượng trả về một bản nổi ngẫu nhiên trong [0,0, 1.0); Theo mặc định, đây là chức năng

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
0.

Để xáo trộn một chuỗi bất biến và trả lại một danh sách được xáo trộn mới, hãy sử dụng

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
05 thay thế.

Lưu ý rằng ngay cả đối với

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
06 nhỏ, tổng số hoán vị của X có thể nhanh chóng phát triển lớn hơn thời gian của hầu hết các máy phát số ngẫu nhiên. Điều này ngụ ý rằng hầu hết các hoán vị của một chuỗi dài không bao giờ có thể được tạo ra. Ví dụ, một chuỗi độ dài 2080 là lớn nhất có thể phù hợp trong khoảng thời gian của bộ tạo số ngẫu nhiên Mersenne Twister.

Không dùng nữa kể từ phiên bản 3.9, sẽ bị xóa trong phiên bản 3.11: Tham số tùy chọn ngẫu nhiên.The optional parameter random.

________ 34 ________ 108 (Dân số, K, *, đếm = Không) ¶(population, k, *, counts=None)

Trả về một danh sách chiều dài k của các yếu tố duy nhất được chọn từ trình tự hoặc bộ dân số. Được sử dụng để lấy mẫu ngẫu nhiên mà không cần thay thế.

Trả về một danh sách mới chứa các yếu tố từ dân số trong khi để lại dân số ban đầu không thay đổi. Danh sách kết quả theo thứ tự lựa chọn để tất cả các lớp phụ cũng sẽ là các mẫu ngẫu nhiên hợp lệ. Điều này cho phép người chiến thắng xổ số (mẫu) được phân chia thành giải thưởng lớn và người chiến thắng vị trí thứ hai (các phụ).

Các thành viên của dân số không cần phải có thể băm hoặc duy nhất. Nếu dân số chứa lặp lại, thì mỗi lần xuất hiện là một lựa chọn có thể trong mẫu.hashable or unique. If the population contains repeats, then each occurrence is a possible selection in the sample.

Các phần tử lặp lại có thể được chỉ định một lần hoặc với tham số số lượng từ khóa chỉ tùy chọn. Ví dụ,

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
09 tương đương với
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
10.

Để chọn một mẫu từ một loạt các số nguyên, hãy sử dụng đối tượng

import random
n = random.randint(0,22)
print(n)
6 làm đối số. Điều này đặc biệt nhanh chóng và hiệu quả không gian để lấy mẫu từ một dân số lớn:
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
12.

Nếu kích thước mẫu lớn hơn kích thước dân số, thì

2
4 sẽ được nâng lên.

Đã thay đổi trong phiên bản 3.9: Đã thêm tham số Counts.Added the counts parameter.

Khấu dùng kể từ phiên bản 3.9: Trong tương lai, dân số phải là một chuỗi. Các trường hợp của

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
14 không còn được hỗ trợ. Tập hợp trước tiên phải được chuyển đổi thành
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
15 hoặc
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
16, tốt nhất là theo thứ tự xác định để mẫu có thể sao chép.In the future, the population must be a sequence. Instances of
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
14 are no longer supported. The set must first be converted to a
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
15 or
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
16, preferably in a deterministic order so that the sample is reproducible.

Phân phối có giá trị thực

Các chức năng sau đây tạo ra các phân phối có giá trị thực cụ thể. Các tham số chức năng được đặt tên theo các biến tương ứng trong phương trình phân phối, như được sử dụng trong thực tiễn toán học thông thường; Hầu hết các phương trình này có thể được tìm thấy trong bất kỳ văn bản thống kê.

________ 34 ________ 118 ()()

Trả về số điểm nổi ngẫu nhiên tiếp theo trong phạm vi [0,0, 1.0).

________ 34 ________ 120 (a, b) ¶(a, b)

Trả về một số điểm nổi ngẫu nhiên n sao cho

2
8 cho
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
22 và
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
23 cho
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
24.

Giá trị điểm cuối

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
25 có thể hoặc không được đưa vào phạm vi tùy thuộc vào việc làm tròn điểm nổi trong phương trình
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
26.

________ 34 ________ 128 (Chế độ thấp, cao, cao) ¶(low, high, mode)

Trả về một số điểm nổi ngẫu nhiên n sao cho

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
29 và với chế độ được chỉ định giữa các giới hạn đó. Giới hạn thấp và cao mặc định là 0 và một. Đối số chế độ mặc định đến điểm giữa giữa các giới hạn, đưa ra phân phối đối xứng.

________ 34 ________ 131 (Alpha, Beta) ¶(alpha, beta)

Phân phối beta. Điều kiện trên các tham số là

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
32 và
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
33. Giá trị trả về nằm trong khoảng từ 0 đến 1.

________ 34 ________ 135 (Lambd) ¶(lambd)

Phân phối theo cấp số nhân. Lambd là 1,0 chia cho giá trị trung bình mong muốn. Nó nên là khác nhau. .

________ 34 ________ 137 (Alpha, Beta) ¶(alpha, beta)

Phân phối Gamma. (Không phải hàm gamma!) Điều kiện trên các tham số là

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
32 và
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
33.

Hàm phân phối xác suất là:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
2

________ 34 ________ 141 (MU, Sigma) ¶(mu, sigma)

Phân phối bình thường, còn được gọi là phân phối Gaussian. MU là trung bình, và Sigma là độ lệch chuẩn. Điều này nhanh hơn một chút so với hàm

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
42 được xác định dưới đây.

Lưu ý đa luồng: Khi hai luồng gọi chức năng này đồng thời, có thể họ sẽ nhận được cùng một giá trị trả về. Điều này có thể tránh được theo ba cách. 1) Có mỗi luồng sử dụng một thể hiện khác nhau của trình tạo số ngẫu nhiên. 2) Đặt khóa xung quanh tất cả các cuộc gọi. 3) Thay vào đó, sử dụng hàm

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
42 chậm hơn nhưng an toàn.

________ 34 ________ 145 (MU, Sigma) ¶(mu, sigma)

Phân phối lognormal. Nếu bạn lấy logarit tự nhiên của phân phối này, bạn sẽ nhận được một phân phối bình thường với MU trung bình và độ lệch chuẩn. MU có thể có bất kỳ giá trị nào, và Sigma phải lớn hơn 0.

________ 34 ________ 147 (MU, Sigma) ¶(mu, sigma)

Phân phối bình thường. MU là trung bình, và Sigma là độ lệch chuẩn.

________ 34 ________ 149 (MU, Kappa) ¶(mu, kappa)

MU là góc trung bình, được biểu thị bằng radian trong khoảng từ 0 đến 2*pi và kappa là tham số nồng độ, phải lớn hơn hoặc bằng không. Nếu kappa bằng 0, phân phối này sẽ giảm xuống góc ngẫu nhiên đồng đều trong phạm vi 0 đến 2*pi.

________ 34 ________ 151 (Alpha) ¶(alpha)

Phân phối Pareto. Alpha là tham số hình dạng.

________ 34 ________ 153 (Alpha, Beta) ¶(alpha, beta)

Phân phối Weibull. Alpha là tham số tỷ lệ và beta là tham số hình dạng.

Máy phát điện thay thế

Lớp ________ 34 ________ 155 ([hạt giống]) ¶([seed])

Lớp thực hiện trình tạo số giả giả mặc định được sử dụng bởi mô-đun

import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
0.

Đã không dùng nữa kể từ phiên bản 3.9: Trong tương lai, hạt giống phải là một trong các loại sau:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
57,
import random
n = random.random()
print(n)
1,
import random
n = random.random()
print(n)
5,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
8,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
9 hoặc
import random
n = random.random()
print(n)
0.In the future, the seed must be one of the following types:
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
57,
import random
n = random.random()
print(n)
1,
import random
n = random.random()
print(n)
5,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
8,
import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
9, or
import random
n = random.random()
print(n)
0.

Lớp ________ 34 ________ 164 ([hạt giống]) ¶([seed])

Lớp sử dụng hàm

import random

def n_len_rand(len_, floor=1):
    top = 10**len_
    if floor > top:
        raise ValueError(f"Floor '{floor}' must be less than requested top '{top}'")
    return f'{random.randrange(floor, top):0{len_}}'
2 để tạo số ngẫu nhiên từ các nguồn được cung cấp bởi hệ điều hành. Không có sẵn trên tất cả các hệ thống. Không dựa vào trạng thái phần mềm và các chuỗi không thể tái sản xuất. Theo đó, phương pháp
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
5 không có hiệu lực và bị bỏ qua. Các phương pháp
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
6 và
f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
7 tăng
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
69 nếu được gọi.

Ghi chú về khả năng tái sản xuất

Đôi khi rất hữu ích để có thể tái tạo các chuỗi được đưa ra bởi một trình tạo số giả giả. Bằng cách sử dụng lại giá trị hạt giống, chuỗi tương tự phải được tái tạo từ chạy để chạy miễn là nhiều luồng không chạy.

Hầu hết các thuật toán và chức năng gieo hạt ngẫu nhiên đều có thể thay đổi trên các phiên bản Python, nhưng hai khía cạnh được đảm bảo không thay đổi:

  • Nếu một phương pháp gieo hạt mới được thêm vào, thì một máy gieo hạt tương thích ngược sẽ được cung cấp.

  • Phương pháp của máy phát điện ____ ____ ____ sẽ tiếp tục tạo ra cùng một chuỗi khi máy gieo hạt tương thích được cung cấp cùng một hạt giống.

Ví dụ;

Ví dụ cơ bản:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
3

Simulations:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
4

Ví dụ về bootstrapping thống kê bằng cách sử dụng thay thế với sự thay thế để ước tính khoảng tin cậy cho giá trị trung bình của một mẫu:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
5

Ví dụ về thử nghiệm hoán vị lấy mẫu để xác định ý nghĩa thống kê hoặc giá trị p của sự khác biệt quan sát được giữa các tác dụng của thuốc so với giả dược:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
6

Mô phỏng thời gian đến và giao hàng dịch vụ cho hàng đợi Multiserver:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
7

Xem thêm

Thống kê cho tin tặc Hướng dẫn video của Jake Vanderplas về phân tích thống kê chỉ bằng một vài khái niệm cơ bản bao gồm mô phỏng, lấy mẫu, xáo trộn và xác thực chéo.

Mô phỏng kinh tế Một mô phỏng thị trường của Peter Norvig cho thấy việc sử dụng hiệu quả nhiều công cụ và phân phối được cung cấp bởi mô -đun này (Gauss, đồng phục, mẫu, betavariate, lựa chọn, hình tam giác và randrange).

Giới thiệu cụ thể về xác suất (sử dụng Python) Hướng dẫn của Peter Norvig bao gồm những điều cơ bản của lý thuyết xác suất, cách viết mô phỏng và cách thực hiện phân tích dữ liệu bằng Python.

Công thức nấu ăn¶

f'{random.randrange(1, 10**3):03}'
0 mặc định trả về bội số của 2⁻⁵³ trong phạm vi 0,0 x <1.0. Tất cả những con số như vậy đều có khoảng cách đồng đều và có thể thể hiện chính xác như những chiếc phao python. Tuy nhiên, nhiều chiếc phao có thể đại diện khác trong khoảng đó là không thể lựa chọn. Ví dụ,
'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
72 là một số nguyên của 2⁻⁵³.

Các công thức sau đây có một cách tiếp cận khác nhau. Tất cả các phao trong khoảng là các lựa chọn có thể. Mantissa đến từ sự phân bố đồng đều của các số nguyên trong phạm vi 2⁵² ≤ mantissa <2⁵³. Số mũ đến từ một phân phối hình học trong đó số mũ nhỏ hơn -53 xảy ra một nửa thường xuyên so với số mũ lớn hơn tiếp theo.

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
8

Tất cả các phân phối có giá trị thực trong lớp sẽ sử dụng phương thức mới:real valued distributions in the class will use the new method:

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
9

Công thức tương đương về mặt khái niệm với một thuật toán chọn từ tất cả các bội số của 2⁻⁻ trong phạm vi 0,0 x <1.0. Tất cả những con số như vậy đều cách đều nhau, nhưng hầu hết phải được làm tròn xuống phao python có thể đại diện gần nhất. (Giá trị 2⁻⁻ là phao không định kỳ dương nhỏ nhất và bằng

'{:03}'.format(random.randrange(1, 10**3))
73.)

Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên từ 1 đến 9 trong Python?

Sử dụng hàm ngẫu nhiên.randint () để có được số nguyên ngẫu nhiên từ phạm vi bao gồm. Ví dụ, ngẫu nhiên. Randint (0, 10) sẽ trả về một số ngẫu nhiên từ [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]. randint() function to get a random integer number from the inclusive range. For example, random. randint(0, 10) will return a random number from [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ,9, 10].

Làm thế nào để bạn tạo ra một số 10 chữ số ngẫu nhiên trong Python?

Số 10 chữ số ngẫu nhiên Python Trong ví dụ này, tôi đã nhập một mô-đun ngẫu nhiên và để có được một số ngẫu nhiên, chúng ta nên tạo N và gán tối thiểu-tối thiểu = POW (10, N-1) và tối đa-tối đa = POW (10, N)- 1 và sau đó trả về một số độ dài ngẫu nhiên như được đưa ra trong đối số.generate N and assign minimum – minimum = pow(10, N-1) and maximum – maximum = pow(10, N) – 1 and then return a random number of length as given in the argument.

Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên trong khoảng từ 1 đến 10 trong Python?

Bạn có thể sử dụng Randint (0,50) để tạo số ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 50. Để tạo các số nguyên ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 9, bạn có thể sử dụng hàm Randrange (Min, Max).Thay đổi các tham số của randint () để tạo số từ 1 đến 10.Change the parameters of randint() to generate a number between 1 and 10.

Làm thế nào để bạn tạo ra các số ngẫu nhiên?

Thuật toán ví dụ cho trình tạo số giả ngẫu nhiên..
Chấp nhận một số số đầu vào ban đầu, đó là hạt giống hoặc khóa ..
Áp dụng hạt giống đó theo một chuỗi các hoạt động toán học để tạo ra kết quả.....
Sử dụng số ngẫu nhiên kết quả đó làm hạt giống cho lần lặp tiếp theo ..
Lặp lại quá trình để mô phỏng sự ngẫu nhiên ..