Как сделать случайность в python

Как генерировать случайные числа в Python

Дата публикации 2018-07-04

Использование случайности является важной частью конфигурации и оценки алгоритмов машинного обучения.

В этом руководстве вы узнаете, как генерировать и работать со случайными числами в Python.

После завершения этого урока вы узнаете:

Обзор учебника

Этот урок разделен на 3 части; они есть:

1. Генераторы псевдослучайных чисел

Перемешивание данных и инициализация коэффициентов со случайными значениями используют генераторы псевдослучайных чисел. Эти маленькие программы часто являются функцией, которую вы можете вызвать и которая возвращает случайное число. При повторном вызове они вернут новое случайное число. Функции обертки также часто доступны и позволяют получить случайность в виде целого числа, числа с плавающей запятой, в пределах определенного распределения, в пределах определенного диапазона и т. Д.

Числа генерируются в последовательности. Последовательность является детерминированной и содержит начальный номер. Если вы явно не заполняете генератор псевдослучайных чисел, он может использовать текущее системное время в секундах или миллисекундах в качестве начального числа.

Ценность семени не имеет значения. Выбери что хочешь. Что важно, так это то, что один и тот же начальный этап процесса приведет к одинаковой последовательности случайных чисел.

Давайте сделаем это с некоторыми примерами.

2. Случайные числа с Python

Стандартная библиотека Python предоставляет модуль под названиемслучайныйкоторый предлагает набор функций для генерации случайных чисел.

Python использует популярный и надежный генератор псевдослучайных чисел, называемыйМерсенн Твистер,

В этом разделе мы рассмотрим несколько вариантов использования для генерации и использования случайных чисел и случайности с помощью стандартного API Python.

Seed Генератор случайных чисел

Для запуска последовательности требуется параметр, называемый начальным числом. Функция является детерминированной, то есть, учитывая одно и то же начальное число, она будет каждый раз генерировать одну и ту же последовательность чисел. Выбор семян не имеет значения.

семена ()функция запустит генератор псевдослучайных чисел, принимая в качестве аргумента целочисленное значение, например 1 или 7. Если функция seed () не вызывается до использования случайности, по умолчанию используется текущее системное время в миллисекундах с начала эпохи ( 1970).

Пример ниже демонстрирует заполнение генератора псевдослучайных чисел, генерирует некоторые случайные числа и показывает, что повторное заполнение генератора приведет к той же последовательности генерируемых чисел.

Выполнение примера запускает генератор псевдослучайных чисел со значением 1, генерирует 3 случайных числа, повторно генерирует генератор и показывает, что генерируются те же три случайных числа.

Может быть полезно контролировать случайность, устанавливая начальное число, чтобы ваш код каждый раз давал один и тот же результат, например, в рабочей модели.

Для проведения экспериментов, где рандомизация используется для контроля смешанных переменных, для каждого эксперимента может использоваться другое начальное число.

Случайные значения с плавающей точкой

Случайные значения с плавающей точкой могут быть получены с помощьюслучайным образом ()функция. Значения будут генерироваться в диапазоне от 0 до 1, особенно в интервале [0,1).

Значения взяты из равномерного распределения, что означает, что каждое значение имеет равные шансы на рисование.

Пример ниже генерирует 10 случайных значений с плавающей запятой.

Выполнение примера генерирует и печатает каждое случайное значение с плавающей запятой

Значения с плавающей запятой можно изменить до требуемого диапазона, умножив их на размер нового диапазона и добавив минимальное значение следующим образом:

кудамина такжеМаксимумминимальные и максимальные значения желаемого диапазона соответственно, изначениеэто случайно сгенерированное значение с плавающей запятой в диапазоне от 0 до 1.

Случайные целочисленные значения

Случайные целочисленные значения могут быть сгенерированы с помощьюrandint ()функция.

Эта функция принимает два аргумента: начало и конец диапазона для сгенерированных целочисленных значений. Случайные целые числа генерируются в пределах, включая начало и конец значений диапазона, особенно в интервале [начало, конец]. Случайные значения взяты из равномерного распределения.

Пример ниже генерирует 10 случайных целых значений от 0 до 10.

Выполнение примера генерирует и печатает 10 случайных целочисленных значений.

Случайные гауссовские значения

Случайные значения с плавающей запятой можно извлечь из гауссовского распределения, используягс ()функция.

Эта функция принимает два аргумента, которые соответствуют параметрам, управляющим размером распределения, а именно среднему значению и стандартному отклонению.

В приведенном ниже примере генерируется 10 случайных значений из гауссовского распределения со средним значением 0,0 и стандартным отклонением 1,0.

Обратите внимание, что эти параметры не являются границами значений, и что разброс значений будет зависеть от формы распределения колокола, в этом случае пропорционально вероятно выше и ниже 0,0.

Выполнение примера генерирует и печатает 10 гауссовских случайных значений.

Случайный выбор из списка

Случайные числа могут быть использованы для случайного выбора элемента из списка.

Например, если список содержит 10 элементов с индексами от 0 до 9, вы можете сгенерировать случайное целое число от 0 до 9 и использовать его для случайного выбора элемента из списка.выбор()Функция реализует это поведение для вас. Выборы сделаны с одинаковой вероятностью.

Пример ниже генерирует список из 20 целых чисел и дает пять примеров выбора одного случайного элемента из списка.

При запуске примера сначала печатается список целочисленных значений, а затем пять примеров выбора и печати случайного значения из списка.

Случайная выборка из списка

Мы можем быть заинтересованы в повторении случайного выбора элементов из списка для создания случайно выбранного подмножества.

Важно отметить, что после того, как элемент выбран из списка и добавлен в подмножество, его не следует добавлять снова. Это называется выбором без замены, потому что, как только элемент из списка выбран для подмножества, он не добавляется обратно в исходный список (то есть не доступен для повторного выбора).

Такое поведение предусмотрено вобразец()функция, которая выбирает случайную выборку из списка без замены. Функция принимает в качестве аргументов как список, так и размер подмножества. Обратите внимание, что элементы на самом деле не удаляются из исходного списка, а только выбираются в копию списка.

Пример ниже демонстрирует выбор поднабора из пяти элементов из списка из 20 целых чисел.

При выполнении примера сначала печатается список целочисленных значений, затем выбирается случайная выборка и распечатывается для сравнения.

Случайно перемешать список

Случайность может быть использована для перетасовки списка предметов, например, для перетасовки колоды карт.

перетасовать ()Функция может быть использована для перемешивания списка. Перестановка выполняется на месте, это означает, что список предоставляется в качестве аргументаперетасовать ()функция тасуется, а не тасуется копия создаваемого и возвращаемого списка.

В приведенном ниже примере демонстрируется случайное перемешивание списка целочисленных значений.

При выполнении примера сначала распечатывается список целых чисел, затем тот же список после случайного перемешивания.

3. Случайные числа с NumPy

В машинном обучении вы, вероятно, используете такие библиотеки, как scikit-learn и Keras.

Эти библиотеки используют NumPy под крышками, библиотеку, которая делает работу с векторами и матрицами чисел очень эффективной.

NumPy также имеет свою собственную реализациюгенератор псевдослучайных чисели удобные функции обертки.

NumPy также реализует генератор псевдослучайных чисел Mersenne Twister.

Давайте рассмотрим несколько примеров генерации случайных чисел и использования случайности с массивами NumPy.

Seed Генератор случайных чисел

Генератор псевдослучайных чисел NumPy отличается от генератора псевдослучайных чисел стандартной библиотеки Python.

Важно отметить, что заполнение генератора псевдослучайных чисел Python не влияет на генератор псевдослучайных чисел NumPy. Он должен быть посеян и использоваться отдельно.

семена ()Функция может использоваться для заполнения генератора псевдослучайных чисел NumPy, принимая целое число в качестве начального значения.

Пример ниже демонстрирует, как заполнить генератор и как повторное заполнение генератора приведет к той же последовательности генерируемых случайных чисел

Выполнение примера запускает генератор псевдослучайных чисел, печатает последовательность случайных чисел, затем повторно заполняет генератор, показывая, что генерируется точно такая же последовательность случайных чисел.

Массив случайных значений с плавающей точкой

Массив случайных значений с плавающей запятой может быть создан с помощьюRand ()Функция NumPy.

Если аргумент не указан, то создается одно случайное значение, в противном случае можно указать размер массива.

В приведенном ниже примере создается массив из 10 случайных значений с плавающей точкой, взятых из равномерного распределения.

При выполнении примера генерируется и распечатывается массив NumPy случайных значений с плавающей запятой.

Массив случайных целочисленных значений

Массив случайных целых чисел может быть создан с использованиемrandint ()Функция NumPy.

Эта функция принимает три аргумента: нижний предел диапазона, верхний предел диапазона и число целочисленных значений, которые нужно сгенерировать, или размер массива. Случайные целые числа будут взяты из равномерного распределения, включая нижнее значение и исключая верхнее значение, например, в интервале [нижний, верхний).

Пример ниже демонстрирует генерацию массива случайных целых чисел.

При выполнении примера генерируется и печатается массив из 20 случайных целочисленных значений от 0 до 10.

Массив случайных гауссовских значений

Массив случайных гауссовских значений может быть создан с использованиемrandn ()Функция NumPy.

Эта функция принимает один аргумент, чтобы указать размер результирующего массива. Гауссовские значения взяты из стандартного гауссовского распределения; это распределение имеет среднее значение 0,0 и стандартное отклонение 1,0.

В приведенном ниже примере показано, как создать массив случайных гауссовских значений.

Выполнение примера генерирует и печатает массив из 10 случайных значений из стандартного гауссовского распределения.

Значения из стандартного гауссовского распределения можно масштабировать, умножая значение на стандартное отклонение и добавляя среднее значение от желаемого масштабированного распределения. Например:

кудаимею в видуа такжеSTDEVсреднее значение и стандартное отклонение для желаемого масштабного распределения Гаусса изначениеявляется случайно сгенерированным значением из стандартного распределения Гаусса.

Shuffle NumPy Array

Массив NumPy может быть произвольно перемешан на месте с помощьюперетасовать ()Функция NumPy.

Пример ниже демонстрирует, как перемешать массив NumPy.

Выполнение примера сначала создает список из 20 целочисленных значений, затем перемешивает и печатает перемешанный массив.

Дальнейшее чтение

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Резюме

В этом уроке вы узнали, как генерировать и работать со случайными числами в Python.

В частности, вы узнали:

У вас есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

Источник

Python: Как использовать метод random.seed()

Функция random() в Python используется для генерации псевдослучайных чисел. Он генерирует числа для некоторых значений, называемых seed значением.

Как работает функция seed?

Функция начального числа используется для хранения случайного метода генерации одних и тех же случайных чисел при многократном выполнении кода на одной или разных машинах.

Начальное значение имеет важное значение для компьютерной безопасности, поскольку оно псевдослучайно создает безопасный секретный ключ шифрования. Таким образом, используя настраиваемое начальное значение, вы можете инициализировать безопасный генератор псевдослучайных чисел в нужном вам месте.

Python random seed

Функция random.seed() в Python используется для инициализации случайных чисел. По умолчанию генератор случайных чисел использует текущее системное время. Если вы дважды используете одно и то же начальное значение, вы получите один и тот же результат, что означает случайное число дважды.

Синтаксис

Параметры

Пример

Этот пример демонстрирует, что если вы дважды используете одно и то же начальное значение, вы дважды получите одно и то же случайное число.

Давайте посмотрим на другой пример, в котором мы генерируем одно и то же случайное число много раз.

Когда мы передаем определенное начальное число в генератор случайных чисел, каждый раз, когда вы выполняете программу, вы получаете одни и те же числа. Это полезно, когда вам нужен предсказуемый источник случайных чисел.

Это упрощает оптимизацию кодов, когда для тестирования используются случайные числа. Вывод кода иногда зависит от ввода. Поэтому использование случайных чисел для тестирования алгоритмов может быть проблематичным.

Кроме того, функция seed используется для генерации одних и тех же случайных чисел снова и снова и упрощает процесс тестирования алгоритма.

Источник

Библиотека random в python

Библиотека random в python предназначена для генерации псевдо-случайных чисел и их различном применении.

Функции библиотеки random:

.randint(a, b) — Возвращает целое число в диапазоне от a до b, включительно.

.randrange(start, end, step) — возвращает случайное число из функции range(). start и step — необязательные. По умолчанию start = 0, step=1.

.random() — Возвращает дробное число в диапазоне от 0.0 до 1.0 исключительно

.uniform(a, b) — Возвращает дробное число в диапазоне от a до b исключительно

.choice(obj) — возвращает случайный элемент из итерируемого объекта. obj может быть типом данных список, кортеж, строка и пр.

.shuffle(obj) — ничего не возвращает(None). перемешивает элементы в объекте obj. Не работает с кортежами т.к. в кортежах нельзя переписывать значения элементов.

Все остальные функции данного модуля вы можете посмотреть на другом сайте.

Использование библиотеки random в коде

Жми ⟱ Run ⟱ чтобы запустить код на выполнение

Вопрос/Ответ

—Как загрузить, установить библиотеку random?
-Библиотека random встроена в Python, поэтому каких-то дополнительных манипуляций не требуется. Просто импортируйте её в самом начале вашей программы import random и можете пользоваться её методами

Источник

Как сгенерировать случайную строку в Python

Случайные строки и числа полезны, когда дело касается безопасности. В информатике предсказуемые объекты менее безопасны, и наоборот, менее предсказуемые элементы более безопасны. Когда мы подписываемся на услуги, нам нужно предоставить пароль. Мы можем использовать эти случайные строки в качестве пароля, который менее предсказуемы и более безопасен.

Python предоставляет несколько пакетов, которые работают со случайной строкой, числами и даже криптографией.

Создать случайную строку в Python

Чтобы сгенерировать случайную строку в Python, используйте модуль строки и метод random.choices().

Строковый модуль в Python содержит различные строковые константы, включая символы ASCII для всех случаев. Он также включает отдельные константы для прописных и строчных букв, цифр и специальных символов.

Модуль random в Python выполняет случайные генерации.

В этом примере мы генерируем случайную строку на основе длины, которую мы передаем функции.

Внутри функции мы сгенерировали случайную строку с комбинацией нижнего регистра, а затем использовали константу string.ascii_letters. Константа string.ascii_letters включает все строчные и прописные буквы.

Чтобы сгенерировать строку со всеми строчными буквами, используйте свойство string.ascii_lowercase.

На следующем шаге запустите цикл for n количество раз, что является длиной строки, чтобы выбрать один символ из строковой константы с помощью метода random.choice(), присоединить его к строковой переменной и использовать join( ) для формирования случайной строки.

Давайте передадим 16 в качестве длины, и он сгенерирует случайную строку длиной 16 символов.

Сгенерировать случайную строку с прописными буквами

Чтобы сгенерировать строку со всеми прописными буквами, используйте свойство string.ascii_uppercase.

Каждый раз, когда вы запускаете файл, вы будете получать разные результаты.

Генерация случайной строки только из определенных букв

Кроме того, вам не нужен строковый модуль Python, потому что мы используем определенную строку.

Вы можете видеть, что все буквы взяты из предоставленной строки.

Источник

Python Random.seed () – глубокое погружение

Введение Случайный – это встроенный модуль в Python, который генерирует псевдослучайные числа. Теперь случайные данные, сгенерированные этим модулем, не совсем случайно. Вместо этого он является псевдо-случайным, как упоминалось ранее. 📚 ПРИМЕЧАНИЕ. «Истинное случайное число» может быть сгенерировано Trng (истинным генератором случайных чисел), когда создается «псевдослучайное число» … Python Random.seed () – Deep Dive Подробнее »

Вступление

Случайные это встроенный модуль в Python, который генерирует псевдослучайная числа. Теперь случайные данные, сгенерированные этим модулем, не совсем случайно. Вместо этого он является псевдо-случайным, как упоминалось ранее.

📚 Примечание: А «Истинное случайный номер» может быть сгенерирован Trng (истинный генератор случайных номеров) во время A «Псевдослучайное число» генерируется PRNG (Pseudorandom Number Generator).

⚠️ Trng находится за пределами объема обсуждения в этой статье.

Итак, Что такое PRNG (генератор номера псевдоранда)? 🧐.

Случайные Модуль имеет набор методов, которые помогают нам генерировать случайные элементы (числа). В этом руководстве мы будем сосредоточиться на Семя () Метод Случайные модуль Отказ

🖋️ Случайное семя () Метод в Python

Генератор случайных номеров нуждается в начальной точке, то есть, она нуждается в Значение семян начать генерацию последовательности случайных чисел. Таким образом, это Семя () Метод, который используется для инициализации генератора случайных чисел.

🚀 По умолчанию Текущее системное время используется генератором случайного номера в качестве начальной точки. Чтобы настроить начальный номер генератора случайного номера, вы должны использовать Семя () метод.

🖋️ Как генерировать одно и то же случайное целое число каждый раз?

Если вы установите одинаковую Семя Значение перед вызовом любой функции случайных модулей, вы получите одно и то же число несколько раз.

Объяснение: В вышеуказанном выходе мы получили тот же номер, что и вывод, потому что одинаковое семя было установлено перед использованием Рэннт каждый раз.

🌱 Сравниваемые () и Random.Choice ()

Вы можете использовать пользовательское значение семян, чтобы получить значение одного и того же выбора снова и снова. Давайте посмотрим на следующий пример.

Источник