Генератор случайных чисел Python

01/22/2025

Классная работа

Генератор случайных чисел

Название папки – 4_11_F

Название файла – 4_11.py

Повторение

В) Умножение print (3 * 2)

• +
• -
• *
• /
• //
• **
• %

Е) Деление print (6 / 2)

А)Возведение в степень print (6 ** 2)

Д)Взятие остатка от деления print (7 % 2)

Г)Вычитание print (3 - 2)

Б)Сложение print (3 + 2)

Ж)Целочисленное деление print (7 // 2)

Реализации случайных чисел в Python

Язык программирования Python содержит в себе несколько разных модулей, применяемых для генерации псевдослучайных величин. Все они, как правило, используют в своих целях текущее системное время, которое установлено на компьютере. Это гарантирует получение разных последовательностей значений при каждом новом обращении к генератору. Среди инструментов, которые предназначены для работы с псевдослучайными числами, находится довольно обширная библиотека random, а также функции numpy.random и os.urandom .

Реализации случайных чисел в Python

Особенности их применения:

• Стандартный модуль random в Python 3 включает множество методов для генерации как целых , так и вещественных чисел , а также последовательностей с определенными параметрами.
• Функция numpy.random используется для заполнения массивов случайными величинами.
• Функция os.urandom предоставляет набор из случайных байтов, что применимо в криптографии.

В модуле random есть класс SystemRandom , внутри реализации которого идет обращение как раз к os.urandom . В этом альтернативном генераторе реализованы те же функции, но их уже можно применять в криптографии.

Наиболее широкое применение получила в Python библиотека random . Поэтому далее мы ее и рассмотрим подробно.

import random

random_number = random . randint ( 1, 10 )

print ( random_number )

Название папки – 4_11_F_F

Название файла – 4_11.py

Модуль random

Метод

Характеристика

random()

возвращает число в диапазоне от 0 до 1

seed(a)

настаивает генератор на новую последовательность a

randint(a, b)

возвращает целое число в диапазоне от a и b

randrange(a, b, c)

возвращает целое число в диапазоне от a до b с шагом c

uniform(a, b)

shuffle(a)

возвращает вещественное число в диапазоне от a и b

перемешивает значения в списке a

choice(a)

возвращает случайный элемент из списка a

sample(a, b)

возвращает последовательность длиной b из набора a

getstate()

возвращает внутреннее состояние генератора

setstate(a)

восстанавливает внутреннее состояние генератора a

getrandbits(a)

возвращает a случайно сгенерированных бит

triangular(a, b, c)

возвращает вещественное число от a до b с распределением c

Вещественные числа

В модуле есть одноименная функция random . В Python она используется чаще, чем другие функции этого модуля. Функция возвращает вещественное число в промежутке от 0 до 1. В следующем примере демонстрируется создание трех разных переменных a, b и c.

import random

a = random . random ()

b = random . random ()

print ( a )

print ( b )

Целые числа

Для получения случайных целых чисел в определенном диапазоне используется функция randint , принимающая два аргумента: минимальное и максимальное значение. Программа, показанная ниже отображает генерацию трех разных значений в промежутке от 0 до 9.

import random

a = random . randint ( 0 , 9 )

b = random . randint ( 0 , 9 )

print ( a )

print ( b )

Диапазоны целых

Метод randrange позволяет генерировать целочисленные значения, благодаря работе с тремя параметрами: минимальная и максимальная величина, а также длина шага. Вызвав функцию с одним аргументом, начальная граница получит значение 0, а интервал станет равен 1. Для двух аргументов автоматически инициализируется только длина шага.

import random

a = random . randrange ( 10 )

b = random . randrange ( 2 , 10 )

c = random . randrange ( 2 , 10 , 2 )

print ( a )

print ( b )

print ( c )

Диапазоны вещественных

Сгенерировать вещественное число поможет метод под названием uniform . Он принимает всего два аргумента, обозначающих минимальное и максимальное значения. Демонстрация его работы располагается в следующем примере кода, где создаются переменные a, b и c.

import random

a = random . uniform ( 0 , 10 )

b = random . uniform ( 0 , 10 )

print ( a )

print ( b )

Использование в генераторах

Возможности генерации псевдослучайных чисел можно использовать и для создания последовательностей. В следующем фрагменте кода создается набор чисел при помощи  генератора списка  со случайным наполнением и длиной. Как можно заметить, в данном примере функция randint вызывается дважды: для каждого элемента и размера списка.

import random

a = [ random . randint ( 0 , 9 ) for i in range ( random . randint ( 0 , 9 ))]

print ( a )

Перемешивание

Метод shuffle дает возможность перемешать содержимое уже созданного  списка . Таким образом, все его элементы будут находиться в абсолютно случайном порядке. Пример, где отображается работа этой функции со списком a из 10 значений, располагается дальше.

import random

a = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]

random . shuffle ( a )

print ( a )

Случайный элемент списка

При помощи функции choice можно извлечь случайный элемент из существующего набора данных. В следующем примере переменная b получает некое целое число из списка a.

import random

a = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]

b = random . choice ( a )

print ( b )

Несколько элементов списка

Извлечь из последовательности данных можно не только один элемент, но и целый набор значений. Функция sample позволит получить абсолютно новый список чисел из случайных компонентов уже существующего списка. В качестве первого аргумента необходимо ввести исходную последовательность, а на месте второго указать желаемую длину нового массива.

import random

a = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]

a = random . sample ( a , 5 )

print ( a )

SystemRandom

Как уже говорилось ранее, SystemRandom основана на os.urandom . Она выдает так же псевдослучайные данные, но они зависят дополнительно и от операционной системы. Результаты используются в криптографии.  Есть недостаток — то что функции SystemRandom отрабатывают в несколько раз дольше . Рассмотрим пример использования:

import random

sr = random . SystemRandom ()

a = sr . random ()

b = sr . randint ( 0 , 9 )

c = sr . randrange ( 2 , 10 , 2 )

print ( a )

print ( b )

print ( c )

Генерация букв

Возможности стандартной библиотеки позволяют генерировать не только числа, но и буквы. В следующем примере показывается инициализация трех разных переменных случайными символами латиницы. Для этого необходимо произвести импортирование модуля string , а затем воспользоваться списком letters , который включает все буквы английского алфавита.

import random

import string

a = random . choice ( string .letters)

b = random . choice ( string .letters)

c = random . choice ( string .letters)

print ( a )

print ( b )

print ( c )

Таким образом, язык программирования Python содержит массу встроенных методов для генерации и обработки случайных значений. Пользоваться ими можно при помощи разных библиотек, входящих в стандартный набор инструментов платформы. Благодаря данным функциям можно задавать различные условия, а также ограничения для своих генераторов.