Как сделать рандомайзер в питоне

Python 3: Генерация случайных чисел (модуль random)¶

«Генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая»

Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они не на самом деле случайные, а, как говорят, псевдослучайные [1]. Этот способ удобен для большинства приложений (кроме онлайновых казино) [2].

Модуль random позволяет генерировать случайные числа. Прежде чем использовать модуль, необходимо подключить его с помощью инструкции:

random.random¶

random.random() — возвращает псевдослучайное число от 0.0 до 1.0

random.seed¶

random.seed( ) — настраивает генератор случайных чисел на новую последовательность. По умолчанию используется системное время. Если значение параметра будет одиноким, то генерируется одинокое число:

random.uniform¶

random.randint¶

random.choince¶

random.choince( ) — возвращает случайный элемент из любой последовательности (строки, списка, кортежа):

random.randrange¶

random.shuffle¶

random.shuffle( ) — перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.

Вероятностные распределения¶

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.gauss(значение, стандартное отклонение) — распределение Гаусса.

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:

Этот же скрипт можно записать всего в две строки:

Данная команда является краткой записью цикла for, вместо неё можно было написать так:

Данный цикл повторяется 12 раз и на каждом круге добавляет к строке psw произвольно выбранный элемент из списка.

Источник

Случайное число

Как и многие другие языки программирования, Python позволяет работать с генераторами случайных значений. С их помощью можно оперативно создавать последовательности из различных чисел или символов, предугадать которые невозможно. Для этой цели в Python применяется встроенная библиотека с множеством методов для управляемой генерации.

Что такое случайные числа?

Случайные числа представляют собой произвольные данные, которые были получены в результате автоматической генерации компьютерной программой. Подобная информация используется во многих видах программного обеспечения, где необходимо иметь дело с непредсказуемыми величинами. Ярким примером тому являются игровые автоматы либо казино, в которых каждый раз генерируется новая выигрышная комбинация чисел. Также данный подход применяется в криптографических целях для создания надежных паролей.

Стоит заметить, что стандартные средства Python не способны предоставлять в программе истинно случайные значения. Они предоставляют псевдо случайную последовательность. Инициализируется она от какого либо случайного числа. То есть если мы будем инициализировать последовательность одним и тем же числом, то она будет каждый раз выдавать одинаковые данные. Чтобы этого не было, для инициализации берется значение системных часов.

Так что обычно используется метод генерации псевдослучайных величин с иницилизацией от системных часов.

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.

Особенности их применения:

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

Модуль random

Ниже приведена таблица, где описаны самые главные методы из подключаемого модуля, входящего в состав стандартных библиотек Python. В таблице приведены названия функций, а также доступный перечень параметров с небольшой характеристикой.

Здесь хотелось бы описать функцию seed. Она как раз и применяется для задания инициализирующего числа псевдо случайной последовательности. При вызове seed без параметра, берется значение системного таймера. Эта функция вызывается в конструкторе класса Random.

В примерах мы рассмотрим, как применяются основные функции. А так же в конце рассмотрим как используется SystemRandom.

Примеры

Чтобы воспользоваться возможностями генерации случайных чисел в Python 3, следует произвести импорт библиотеки random, вынеся ее в начало исполняемого файла при помощи ключевого слова import.

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.

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.

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. Работа данного метода с трема разными наборами параметров показана в следующем примере.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Как можно заметить, отображаются буквы в разном регистре. Для того чтобы преобразовать их к общему виду, рекомендуется вызвать стандартные строковые методы upper или lower.

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:

Заключение

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.

Источник

Готовимся к собеседованию: случайные числа в Python

Случайность управляет миром, а вы будете управлять случайностью. С помощью Python, конечно.

Чтобы имитировать бросок кубика в игре или предсказать загруженность интернет-ресурса, нужны случайные числа.

Мы разобрали самые популярные вопросы о случайных числах в Python с собеседований. Чаще всего для ответа достаточно написать код и кратко его прокомментировать. Да пребудет с вами Великий Рандом!

Главное, что нужно помнить

С некоторых пор утверждает, что он data scientist. В предыдущих сезонах выдавал себя за математика, звукорежиссёра, радиоведущего, переводчика, писателя. Кандидат наук, но не точных. Бесстрашно пишет о Data Science и программировании на Python.

Вопрос 1. Что такое случайные числа?

Что нужно помнить: случайные числа — это математическое понятие, и их не следует путать с обыденными, произвольными числами. Случайное число в математике и программировании — это:

Другими словами, существует закон или правило, которое называется «функцией распределения» или просто «распределением». И это самое распределение «раздаёт» каждому числу из диапазона определённую вероятность выпадения.

В качестве диапазона значений математикам и программистам привычнее всего использовать диапазон действительных чисел от 0 до 1, но это могут быть и целые числа от 1 до 6, как в игральном кубике, или от 100 до 1 000 000 — и так далее. Главное, что и распределение, и диапазон известны заранее, а само число нет.

Итого: случайные числа — это искусственно полученная последовательность чисел из определённого диапазона, которая подчиняется одному из законов распределения случайной величины.

Распределения бывают разные. Так, равномерное распределение — это когда любое значение из диапазона имеет одну и ту же вероятность выпадения (как у игрального кубика или монетки). Если же распределение, например, нормальное (гауссиана), то чаще выпадают числа из середины диапазона. Есть даже таблица — она поможет выбрать подходящее распределение.

Вопрос 2. Как получить случайные числа в Python?

Основных способов два: с помощью «родной» библиотеки random и с помощью модуля numpy.random из библиотеки numpy.

Прежде чем интервьюер придерётся, не забудьте сказать, что и random, и numpy.random — генераторы псевдослучайных чисел (о них ниже). Истинно случайные числа можно получить, например, c сайта Random.Org: там они генерируются с помощью атмосферного шума.

Библиотека random имеет меньший объём, чем numpy.random, и проще в использовании. Зато numpy.random содержит дополнительные распределения для научных вычислений, а также функции для генерирования целых массивов случайных данных.

В первой строчке мы импортировали default_rng — это «генератор генераторов» случайных массивов из модуля numpy.random. Во второй — создали экземпляр такого генератора и присвоили ему имя rng. В третьей использовали его метод standard_normal, чтобы получить numpy-массив из 10 случайных чисел, и записали массив в переменную vals.

Вопрос 3. Псевдослучайные числа

Псевдослучайные числа — это, если очень упрощать, последовательность чисел, которая только выглядит случайной, а на самом деле каждое число в ней определяется алгоритмом, то есть вычисляется. Псевдослучайные последовательности цикличны: через какой-то период все числа повторяются в точности в том же порядке.

Библиотека random и модуль numpy.random содержат в себе генератор не истинно случайных, а именно псевдослучайных чисел.

Генерировать истинно случайные числа дорого и сложно. Основная трудность состоит в том, чтобы гарантировать отсутствие какого-либо цикла, правила или алгоритма. Чаще всего истинно случайные числа берут из физического мира: шумов атмосферы, детекторов частиц, колебаний электрического тока или из космического излучения.

То, что псевдослучайная последовательность, в отличие от истинно случайной, воспроизводима, очень удобно для практических задач: часто нужно подать на вход ту же самую последовательность второй раз, чтобы посмотреть, как работает программа после добавления новых фич.

Наиболее популярный современный алгоритм генерирования псевдослучайных чисел разработан в 1997 году и носит красивое название «Вихрь Мерсенна». Он используется и в Python. Последовательность чисел, порождённая им, статистически неотличима от истинно случайной и имеет период, равный числу с шестью тысячами знаков. Этого хватает для задач симуляции и моделирования, но с точки зрения криптографии такая последовательность всё равно небезопасна: для успешной атаки достаточно иметь сравнительно небольшую сгенерированную этим генератором последовательность.

Вопрос 4. Как повторить случайную последовательность?

Истинно случайную последовательность повторить невозможно. Но для повторения псевдослучайных чисел в обеих основных библиотеках — random и numpy.random есть функция seed (), которая отвечает за инициализацию («посев») последовательности.

Передавая аргумент 42 в функцию seed(), мы указываем конкретное место в псевдослучайной последовательности, поэтому команда random.random() в третьей и последней строках выдаёт одинаковое число — оно идёт первым после точки, помеченной как seed (42).

В seed() можно передать целые и дробные числа, а также строки и кортежи. Если оставить скобки пустыми, то в качестве аргумента seed() возьмёт текущее системное время.

Аналогичная функция есть в модуле numpy.random:

Вопрос 5. Красные и зелёные шары

Часто на собеседованиях просят написать программу, связанную с вероятностями. Например, код для численной проверки ответа к задачке «Какова вероятность вытащить зелёный шар из мешка, в котором 1 зелёный и 4 красных шара».
(Ответ ⅕ = 0,2).

Иными словами, если 100 раз вынимать шар из мешка, возвращая его обратно, количество выпадения зелёных шаров должно приближаться к 20. Вариант кода для проверки:

Функция random.choice() случайным образом выбирает значение из заданного диапазона — списка из одного « green» и четырёх « red». Код выведет количество зелёных шаров после 100 попыток.

Вопрос 6. Нечестная монетка

Другой вариант: предположим, у нас есть так называемая «нечестная» монетка, где орёл ( H, «heads») и решка ( T, «tails») выпадают не с вероятностью ½, как положено, а по-другому: орёл с вероятностью p(H) = 0,2, а решка, соответственно, p(T) = 0,8.

Тогда код для проверки будет выглядеть примерно так:

Здесь используется другая функция, choices, в которую вместе со списком значений можно в параметре weights передавать вероятности их выпадения.

Код выведет количество выпавших орлов после 10 000 бросков.

К слову: задачи на нечестные монетки, наряду с поиском n-ного числа Фибоначчи и нахождением угла между часовой и минутной стрелками, кочуют из одного собеседования в другое уже не первый десяток лет. Есть вероятность, что одна из них попадётся и вам.

Вопрос 7. Проиллюстрируйте закон больших чисел

Закон больших чисел (ЗБЧ) говорит, что при увеличении количества попыток случайная величина стремится к своему математическому ожиданию — всё усредняется. Подробнее об этом можно прочитать в нашей статье об основах математики для Data Science.

Код для иллюстрации ЗБЧ на примере честной монетки выглядит так:

Вначале мы импортировали уже знакомый нам модуль random и модуль matplotlib.plt — он нужен для рисования простых графиков. После этого определили переменные: общее количество бросков ( total_flips), список из значений вероятностей ( numerical_probability), количество выпавших орлов ( H_count).

Теперь в цикле мы 5 000 раз «подбрасываем» монетку. Если выпадает орёл (« H»), то делим текущее количество выпавших орлов на текущее количество бросков и добавляем итоговое значение в конец списка numerical_probability. В конце рисуем график.

Чем больше бросков, тем ближе к 0,5 вероятность выпадения орла. Всё, как и предсказывает закон больших чисел.

Вопрос 8. Где применяются случайные числа?

В логистике: при расчётах страховых запасов товара — чтобы склад внезапно не опустел или, наоборот, не пришлось держать избыток товара слишком долго. Принято считать, что поведение покупателей случайно и подчиняется одной из разновидностей нормального распределения. В особо запущенных случаях считается случайным даже поведение поставщиков.

В науке: с помощью метода Монте-Карло учёные моделируют поведение частиц во фрактальном окружении в трёхмерном пространстве. Метод Монте-Карло основан на использовании большого количества генерируемых случайных чисел.

В микроэлектронике: броуновское движение частиц играет важную роль в формировании пористости плёночного покрытия полупроводников при напылении его на поверхность. Просчитать это на компьютере гораздо дешевле, чем экспериментировать с реальным покрытием, поэтому сначала его рассчитывают, а потом запускают в производство.

В криптографии: для генерации шифровальных ключей. Здесь становится особенно важным различие между псевдослучайными и истинно случайными числами.

Случайности не случайны

А чтобы никакая псевдослучайность не помешала вам успешно пройти собеседование, приходите в наш Шаолинь на курс «Профессия Python-разработчик». Вы изучите random, numpy и ещё много приёмов пайтонического кунг-фу, а мы поможем с наставниками, единомышленниками и, конечно, с трудоустройством.

Персонаж мультфильма «Кунг-фу Панда», старая мудрая черепаха, учитель и основоположник кунг-фу.

Источник

Модуль random. Генерация случайных чисел

В процессе программирования на Python может понадобиться случайное число. О том, как создать собственный простейший генератор псевдослучайных чисел и пойдет разговор в этой статье. Будут рассмотрены некоторые популярные методы и функции, которые включены в модуль random для Python 3 и позволяют получать значения случайным образом (randomly).

В качестве лирического отступления следует сказать, что, согласно специфике внутреннего состояния генератора, модуль для Python под названием random позволяет сгенерировать не случайный, а псевдослучайный элемент, то есть значения и их последовательности формируются на основе формулы. Раз последовательность зависит от нескольких параметров, она не является случайной в полном смысле этого слова. Если нужна истинная случайность, генерация может основываться, к примеру, на принципах квантовой механики, однако на практике это слишком дорого и сложно, да и не всегда экономически целесообразно, ведь для многих задач программирования вполне подойдут и псевдослучайные генераторы (если речь идет не про онлайн-казино). Вдобавок к этому, случайность (randomness) — вещь капризная, поэтому, как тут не вспомнить прекрасное высказывание американского математика Роберта Кавью:

Также на ум приходит еще одно интересное высказывание, но уже от выдуманного персонажа и с некоторым уклоном в философию:

Применение random в Python

В языке программирования «Пайтон» модуль random позволяет реализовывать генератор псевдослучайных чисел для разных распределений, куда входят как целые (integers), так и вещественные числа, то есть числа с плавающей запятой.

Общий список методов, поддерживаемых модулем random, можно посмотреть в таблице ниже. Тут стоит обратить внимание, что возврат значений может осуществляться на основе разных распределений (распределение Парето, распределение Вейбулла и т. д.), выбор которых зависит от области применения генератора случайных чисел (статистика, теория вероятности).

Но мы не будем углубляться в распределения, а рассмотрим самые простые методы. А так как разглядывать их в таблице совершенно неинтересно, давайте попрактикуемся и выясним, как может быть использован тот или иной метод в деле.

random.random

У модуля random есть одноименный метод-тезка — функция random. Она возвращает случайное число в диапазоне 0 — 1.0:

print(«Выводим случайное число с помощью random.random():»)

Если вы скопируете этот простейший код себе (можно использовать любой онлайн-компилятор), вы получите другое число.

Также вывести можно не одно, а, к примеру, три (three) числа (используется for i in range), причем прекрасным решением будет ограничить вывод до двух знаков после запятой (за это отвечает ‘%.2f’):

print(«Выводим 3 случайных числа; не более 2 знаков после запятой:»)

print([‘%.2f’ % random.random() for i in range(3)])

random.seed

Метод seed может показаться более сложным для понимания. Фишка в том, что, как уже было сказано выше, используется генератор псевдослучайных чисел, то есть выдача этих чисел происходит в соответствии с алгоритмом. Алгоритм вычисляет значение на основе другого числа, но это число берется не с потолка — оно вычисляется на основании текущего системного времени. В результате, если вы будете пробовать на своем компьютере один из кодов, рассмотренных выше, вы будете получать каждый раз новые числа.

Если же задействовать seed с одним и тем же параметром, то вычисление будет производиться на основании этого параметра. Итог — на выходе будут получаться одинаковые «случайные» значения. Возьмем для примера параметр 5 и сделаем так, чтобы метод отработал дважды:

random.uniform

С uniform все проще: возвращается псевдослучайное вещественное число, находящееся в определенном диапазоне, который указывается разработчиком:

print(«Находим число с плавающей точкой в заданном диапазоне:»)

random.randint

Randint в Python тоже позволяет вернуть псевдослучайное число в определенном диапазоне, но тут уже речь идет о целом значении (int, integer):

print(«Используем randint для генерации целого числа int из диапазона:»)

random.randrange

Следующий метод, называемый randrange, похож на предыдущий randint, но тут, кроме диапазона целых значений int, можно добавить еще и шаг выборки (в качестве третьего параметра):

print(«Генерируем случайное целое число в заданном диапазоне с шагом»)

print(random.randrange(10, 100, 2))

Судя по результату ниже и в соответствии с выбранным диапазоном от 10 до 100, установив шаг 2, мы будем получать лишь четные значения:

random.choice

Применение choice позволяет вернуть элемент из какой-нибудь последовательности — это может быть список, строка, кортеж.

И это уже интереснее, т. к. напрашивается аналогия с броском игрального кубика:

print(«Выборка одного элемента из списка с помощью choice:»)

Проверьте, повезет ли так и вам. Но вообще, перечень может состоять из других цифр и даже слов.

Сыграйте в игру и попробуйте погадать, какой язык программирования вам лучше учить в Otus:

print(«Какой язык программирования будешь учить?»)

Sample и choices

Начиная с Python 3.6, появился метод choices. Его отличие в том, что он позволяет сделать выборку нескольких элементов из последовательности, а вот сколько именно будет значений, можно указать. В отличие от схожего метода sample, в choices возможно получение одинаковых цифр.

Вернемся к нашему виртуальному кубику. Вот работа sample:

print («Выборка двух случайных значений:»)

Все бы ничего, но этот метод будет постоянно выводить 2 разных значения. Если же мы захотим сымитировать бросок двух игральных кубиков, код придется менять, ведь в реальной жизни выкинуть дубль все-таки можно. Но зачем менять код, если есть choices? Он обеспечит вывод двух случайных значения из заданного диапазона, причем они могут повторяться. Это уже максимально приближено к реальному броску двух кубиков, причем профит достигается и за счет того, что объем кода не увеличивается. Ради интереса мы его даже уменьшили — оптимизировали (List превратился в l, да и лишний текст выкинули):

Кстати, вот и дубль — результат равен [6, 6], причем всего лишь с 5-й попытки (можете поверить на слово):

Правда, тут нюанс: пришлось сменить онлайн-компилятор, так как на предыдущем компиляторе Python версии 3.6 не поддерживался.

random.shuffle

Функция с интересным названием shuffle может перемешивать последовательность, меняя местами значения (она не подходит для неизменяемых объектов). Здесь важна именно последовательность выпадения определенных значений, как в лото.

print («Крутим барабан и достаем шары наугад: «, list)

Остается добавить, что английское слово shuffle означает «тасовать, перемешивать». Как тут не вспомнить картежного шулера или лопату-шуфлю для перемешивания бетонного раствора. Но это так, для общего развития.

Источник