Рандомайзер призоленд – сервис для определения победителей конкурса вконтакте с функцией random, рандом чисел

Содержание

Lizaonair — новый надежный генератор случайных чисел!

Для чего нужен генератор случайных чисел

Администраторам групп в социальных сетях, работникам сферы развлечений, владельцам сайтов, ведущим каналов на видеохостинге YouTube и просто азартным людям будет полезен специализированный сервис по подбору независящих друг от друга цифр.

Онлайн-генератор чисел незаменим для:

  • розыгрышей призов для подписчиков в группах соцсетей;
  • жеребьевки участников соревнований;
  • викторин на тематических ресурсах;
  • азартных игр, гаданий.

Его часто применяют обычные интернет-пользователи для проверки собственной удачи, разрешения споров с друзьями, выбора номеров для игры в лотерею, создания паролей и ключей.

Как действует генератор случайных чисел

Lizaonair — удобный и очень простой в использовании сервис. Разобраться в его интерфейсе совсем несложно. Перед проведением сессии необходимо задать параметры в специальной форме, спрятанной под иконкой в виде шестеренки. Указать диапазон выбора значений и количество определяемых цифр.

На практике это выглядит так. Например, вам нужен генератор чисел для конкурса, в котором разыгрывается три приза между ста участниками. В левую графу формы следует внести цифру 3, в правую — 100. Затем нажать расположенный в центре значок из двух закольцованных стрелочек. Программа выдаст три цифры. Зарегистрированным под этими номерами участникам достанутся призы!

Несколько причин выбрать Lizaonair. com

Вам повезло — вы нашли честный и надежный генератор случайных чисел! Его владелец — известный блогер Lizaonair — гарантирует высокое качество работы системы. Оно обеспечивается за счет использования криптографического рандомизатора с повышенной битностью рандомизации. Это значит, что повлиять на результат или предугадать, какие именно цифры выдаст алгоритм, невозможно.

Наш генератор чисел можно использовать для конкурса, проводимого на любой из популярнейших платформ.

А именно:

  • видеохостинге YouTube;
  • приложении для обмена фотографиями Instagram;
  • соцсетях ВКонтакте и TikTok.

На сегодня с помощью Lizaonair.com проводится множество интернет-конкурсов по принципу giveaway (победитель определяется случайным образом). Это очень популярный и эффективный способ завоевания интереса и доверия целевой аудитории.

Онлайн-генератор чисел подходит для самых разных проектов и замыслов. Вы можете использовать его для реализации своих идей абсолютно бесплатно!

Генератор случайных чисел онлайн | Рандом чисел

Случайное | рандомное число онлайн в 1 клик

Числа окружают нас с самого рождения и играют важную роль в жизни. У многих людей сама работа связана с числами, кто-то полагается на удачу, заполняя числами лотерейные билеты, а кто-то придает им и вовсе мистическое значение. Так или иначе, иногда нам не обойтись без того, чтобы воспользоваться такой программой, как генератор рандомных чисел

.

Генератор чисел

К примеру, вам необходимо организовать розыгрыш призов среди подписчиков вашей группы. Быстро и честно выбрать призеров и поможет наш генератор случайных чисел онлайн. Вам просто нужно, например, задать нужное количество рандомных чисел (по числу призеров) и максимальный диапазон (по числу участников, если им присвоены номера). Подтасовка в таком случае полностью исключается.

Эта программа может также послужить как генератор случайных чисел для лото. К примеру, вы купили билет и хотите полностью полагаться на случайность и удачу в выборе чисел. Тогда наш рандомайзер чисел поможет заполнить ваш лотерейный билет.

Как сгенерировать случайное число: инструкция

Программа случайных чисел работает очень просто. Вам даже не нужно загружать ее на компьютер – все делается в окне браузера, где открыта эта страница. Генерация случайных чисел происходит в соответствии с заданным количеством чисел и их диапазоном – от 0 до 999999999.

Чтобы сгенерировать число онлайн, необходимо:

  1. Выбрать диапазон, в котором вы хотите получить результат. Возможно, вы хотите отсечь числа до 10 или, скажем, 10000;
  2. Исключить повторения – выбрав этот пункт, вы заставите рандомизатор чисел предлагать вам только уникальные комбинации в рамках определенного диапазона;
  3. Выбрать количество чисел – от 1 до 99999;
  4. Нажать кнопку «Сгенерировать числа».

Сколько бы вы чисел не хотели получить в результате, генератор простых чисел выдаст весь результат сразу и вы сможете увидеть его на этой странице, листая поле с числами при помощи мышки или тачпада.

Теперь вы можете воспользоваться готовыми числами так, как вам это необходимо. Из поля с числами вы можете скопировать результат для публикации в группе или отправке по почте. А чтобы результат не вызывал ни у кого сомнений, сделайте скриншот этой страницы, на которой будут хорошо видны параметры рандомизатора чисел и результаты работы программы. Изменить числа в поле невозможно, поэтому возможность подтасовки исключается. Надеемся, вам помог наш сайт и генератор случайных чисел.

Креативные генераторы для всего | RandomAll

Генераторы

Добавить свои варианты в генераторы
  • Генераторы персонажа
  • Генератор фэнтезийного имени
  • Генерирует довольно вариативные фэнтезийные имена для персонажа.

  • Генератор внешности персонажа
  • Генерирует текстовое описание внешности персонажа мужского и женского пола.

  • Генератор второстепенного персонажа
  • Генерирует второстепенных персонажей, давая им краткое описание.

  • Генератор характера
  • Генерирует случайные черты характера персонажа.

  • Генератор мотивации
  • Генерирует побуждение к действию для перснонажа.

  • Генератор способностей
  • В чём хорош и плох персонаж.

  • Особенности персонажа
  • Генерирует особенности и манеру поведения персонажа.

  • Генератор случайной профессии
  • Генератор случайной профессии. На данный момент в списке находятся только реальные профессии.

  • Случайная раса
  • Генерирует название случайной фэнтезийной расы, уже придуманной людьми.

  • Генератор суперспособностей
  • Данный сервис генерирует случайную суперспособность и даёт её описание.

  • Генераторы мира
  • Генератор идей для сюжета
  • Генерирует готовую идею для сюжета.

  • Генератор ключевых слов для сюжета
  • Альтернативный генератор сюжета.

  • Неловкий момент
  • Генерирует курьез, произошедший с героем.

  • Неожиданный поворот
  • Резкий сюжетный поворот.

  • Генератор названий книг
  • Генерирует название книг, рассказов, историй и т.д.

  • Генератор названия континента
  • Генерирует название континента

  • Генератор названия вымышленной страны
  • Генерирует название континента

  • Генератор названия вымышленного города
  • Генерирует название вымышленного города.

  • Генератор описания страны
  • Генерирует описание вымышленной фэнтезийной страны.

  • Общие
  • Генератор случайных чисел
  • Настраиваемый генератор случайных чисел.

  • Генератор имён
  • Генерирует случайное имя. Имена в основном русские, но может попасться и что-то особенное.

  • Генератор фамилий
  • Генерирует случайную фамилию. Фамилии в основном русские.

  • Случайная дата
  • Генерирует случайную дату в интервале.

  • Случайное время
  • Генерирует случайное время в интервале.

  • Генератор стран
  • Генерирует название случайной страны.

  • Генератор русских городов
  • Генерирует название случайного русского города.

  • Игральные карты
  • Вытянуть одну или несколько карт из польностью настраиваемой колоды.

  • Бросить кубики
  • Бросить игральные кубики.

  • Монетка
  • Бросить монетку.

Примеры кода модуля random в Python

В данной статье мы рассмотрим процесс генерации случайных данных и чисел в Python. Для этого будет использован модуль random и некоторые другие доступные модули. В Python модуль random реализует генератор псевдослучайных чисел для различных распределений, включая целые и вещественные числа с плавающей запятой.

Содержание

Список методов модуля random в Python:

МетодОписание
seed()Инициализация генератора случайных чисел
getstate()Возвращает текущее внутренне состояние (state) генератора случайных чисел
setstate()Восстанавливает внутреннее состояние (state) генератора случайных чисел
getrandbits()Возвращает число, которое представляет собой случайные биты
randrange()Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка
randint()Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка
choice()Возвращает случайный элемент заданной последовательности
choices()Возвращает список со случайной выборкой из заданной последовательности
shuffle()Берет последовательность и возвращает ее в перемешанном состоянии
sample()Возвращает заданную выборку последовательности
random()Возвращает случайное вещественное число в промежутке от 0 до 1
uniform()Возвращает случайное вещественное число в указанном промежутке
triangular()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между двумя заданными параметрами. Также можно использовать параметр
mode
для уточнения середины между указанными параметрами
betavariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Бета-распределении, которое используется в статистике
expovariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, или же между 0 и -1, когда параметр отрицательный. За основу берется Экспоненциальное распределение, которое используется в статистике
gammavariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гамма-распределении, которое используется в статистике
gauss()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гауссовом распределении, которое используется в теории вероятности
lognormvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Логнормальном распределении, которое используется в теории вероятности
normalvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Нормальном распределении, которое используется в теории вероятности
vonmisesvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении фон Мизеса, которое используется в направленной статистике
paretovariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Парето, которое используется в теории вероятности
weibullvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на
распределении Вейбулла
, которое используется в статистике

Цели данной статьи

Далее представлен список основных операций, которые будут описаны в руководстве:

  • Генерация случайных чисел для различных распределений, которые включают целые и вещественные числа с плавающей запятой;
  • Случайная выборка нескольких элементов последовательности population;
  • Функции модуля random;
  • Перемешивание элементов последовательности. Seed в генераторе случайных данных;
  • Генерация случайных строки и паролей;
  • Криптографическое обеспечение безопасности генератора случайных данных при помощи использования модуля secrets. Обеспечение безопасности токенов, ключей безопасности и URL;
  • Способ настройки работы генератора случайных данных;
  • Использование numpy.random для генерации случайных массивов;
  • Использование модуля UUID для генерации уникальных ID.

В статье также даются ссылки на некоторые другие тексты сайта, связанные с рассматриваемой темой.

Как использовать модуль random в Python

Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.

Мы собрали ТОП Книг для Python программиста которые помогут быстро изучить язык программирования Python. Список книг: Книги по Python

В самом начале работы необходимо импортировать модуль random в программу. Только после этого его можно будет полноценно использовать. Оператор для импорта модуля random выглядит следующим образом:

Теперь рассмотрим использование самого модуля random на простом примере:

import random print(«Вывод случайного числа при помощи использования random.random()») print(random.random())

import random

 

 

print(«Вывод случайного числа при помощи использования random.random()»)

print(random.random())

Вывод:

Вывод случайного числа при помощи использования random.random() 0.9461613475266107

Вывод случайного числа при помощи использования random.random()

0.9461613475266107

Как видите, в результате мы получили 0.9461613475266107. У вас, конечно, выйдет другое случайно число.

  • random() является базовой функцией модуля random;
  • Почти все функции модуля random зависят от базовой функции random();
  • random() возвращает следующее случайное число с плавающей запятой в промежутке [0.0, 1.0].

Перед разбором функций модуля random давайте рассмотрим основные сферы их применения.

Генерация случайных чисел в Python

Давайте рассмотрим самый популярный случай использования модуля random — генерацию случайного числа. Для получения случайного целого числа в Python используется функция randint().

Для генерации случайных целых чисел можно использовать следующие две функции:

В следующем примере показано, как получить случайно сгенерированное число в промежутке между 0 и 9.

from random import randint print(«Вывод случайного целого числа «, randint(0, 9)) print(«Вывод случайного целого числа «, randrange(0, 10, 2))

from random import randint

 

 

print(«Вывод случайного целого числа «, randint(0, 9))

print(«Вывод случайного целого числа «, randrange(0, 10, 2))

Вывод:

Вывод случайного целого числа 5 Вывод случайного целого числа 2

Вывод случайного целого числа 5

Вывод случайного целого числа 2

В следующих разделах статьи будут рассмотрены некоторые другие способы генерации случайного числа в Python.

Выбор случайного элемента из списка Python

Предположим, вам дан python список городов, и вы хотите вывести на экран случайно выбранный элемент из списка городов. Посмотрим, как это можно сделать:

import random city_list = [‘New York’, ‘Los Angeles’, ‘Chicago’, ‘Houston’, ‘Philadelphia’] print(«Выбор случайного города из списка — «, random.choice(city_list))

import random

 

 

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

print(«Выбор случайного города из списка — «, random.choice(city_list))

Вывод:

Выбор случайного города из списка — Houston

Выбор случайного города из списка — Houston

Python функции модуля random

Рассмотрим разнообразные функции, доступные в модуле random.

Случайное целое число — randint(a, b) модуль random

  • Возвращает случайное целое число Number, такое что a <= Number <= b;
  • randint(a,b) работает только с целыми числами;
  • Функция randint(a,b) принимает только два параметра, оба обязательны;
  • Полученное в результате случайно число больше или равно a, а также меньше или равно b.

Пример использования random.randint() в Python:

import random print(«Использование random.randint() для генерации случайного целого числа») print(random.randint(0, 5)) print(random.randint(0, 5))

import random

 

 

print(«Использование random.randint() для генерации случайного целого числа»)

print(random.randint(0, 5))

print(random.randint(0, 5))

Вывод:

Использование random.randint() для генерации случайного целого числа 4 2

Использование random.randint() для генерации случайного целого числа

4

2

Генерация случайного целого числа — randrange() модуль random

Метод random.randrange() используется для генерации случайного целого числа в пределах заданного промежутка. Скажем, для получения любого числа в диапазоне между 10 и 50.

Шаг показывает разницу между каждым числом заданной последовательности. Шаг по умолчанию равен 1, однако его значение можно изменить.

Пример использования random.randrange() в Python:

import random print(«Генерация случайного числа в пределах заданного промежутка») print(random.randrange(10, 50, 5)) print(random.randrange(10, 50, 5))

import random

 

 

print(«Генерация случайного числа в пределах заданного промежутка»)

print(random.randrange(10, 50, 5))

print(random.randrange(10, 50, 5))

Вывод:

Генерация случайного числа в пределах заданного промежутка 10 15

Генерация случайного числа в пределах заданного промежутка

10

15

Выбор случайного элемента из списка choice() модуль random

Метод random.choice() используется для выбора случайного элемента из списка. Набор может быть представлен в виде списка или python строки. Метод возвращает один случайный элемент последовательности.

Пример использования random.choice() в Python:

import random list = [55, 66, 77, 88, 99] print(«random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — «, random.choice(list))

import random

 

 

list = [55, 66, 77, 88, 99]

print(«random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — «, random.choice(list))

Вывод:

random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — 55

random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — 55

Метод sample(population, k) из модуля random

Метод random.sample() используется, когда требуется выбрать несколько элементов из заданной последовательности population.

  • Метод sample() возвращает список уникальных элементов, которые были выбраны из последовательности population. Итоговое количество элементов зависит от значения k;
  • Значение в population может быть представлено в виде списка или любой другой последовательности.

Пример использования random.sample() в Python:

import random list = [2, 5, 8, 9, 12] print («random.sample() «, random.sample(list,3))

import random

 

 

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

print («random.sample() «, random.sample(list,3))

Вывод:

random.sample() [5, 12, 2]

random.sample() [5, 12, 2]

Случайные элементы из списка — choices() модуль random

  • random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)
  • Метод random.choices() используется, когда требуется выбрать несколько случайных элементов из заданной последовательности.
  • Метод choices() был введен в версии Python 3.6. Он также позволяет повторять несколько раз один и тот же элемент.

Пример использования random.choices() в Python:

import random # Выборка с заменой list = [20, 30, 40, 50 ,60, 70, 80, 90] sampling = random.choices(list, k=5) print(«Выборка с методом choices «, sampling)

import random

 

 

# Выборка с заменой

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

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

 

print(«Выборка с методом choices «, sampling)

Вывод:

Выборка с методом choices [30, 20, 40, 50, 40]

Выборка с методом choices [30, 20, 40, 50, 40]

Генератор псевдослучайных чисел —  seed() модуль random

  • Метод seed() используется для инициализации генератора псевдослучайных чисел в Python;
  • Модуль random использует значение из seed, или отправной точки как основу для генерации случайного числа. Если значения seed нет в наличии, тогда система будет отталкиваться от текущего времени.

Пример использования random.seed() в Python:

import random random.seed(6) print(«Случайное число с семенем «,random.random()) print(«Случайное число с семенем «,random.random())

import random

 

 

random.seed(6)

print(«Случайное число с семенем «,random.random())

 

print(«Случайное число с семенем «,random.random())

Вывод:

Random number with seed 0.793340083761663 Random number with seed 0.793340083761663

Random number with seed  0.793340083761663

Random number with seed  0.793340083761663

Перемешивание данных — shuffle() из модуля random

Метод random.shuffle() используется для перемешивания данных списка или другой последовательности. Метод shuffle() смешивает элементы списка на месте. Самый показательный пример использования — тасование карт.

Пример использования random.shuffle() в Python:

list = [2, 5, 8, 9, 12] random.shuffle(list) print («Вывод перемешанного списка «, list)

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

 

 

random.shuffle(list)

print («Вывод перемешанного списка «, list)

Вывод:

Вывод перемешанного списка [8, 9, 2, 12, 5]

Вывод перемешанного списка  [8, 9, 2, 12, 5]

Генерации числа с плавающей запятой — uniform() модуль random

  • random.uniform() используется для генерации числа с плавающей запятой в пределах заданного промежутка
  • Значение конечной точки может включаться в диапазон, но это не обязательно. Все зависит от округления значения числа с плавающей запятой;
  • Метод может, например, сгенерировать случайно вещественное число в промежутке между 10.5 и 25.5.

Пример использования random.uniform() в Python:

import random print(«Число с плавающей точкой в пределах заданного промежутка») print(random.uniform(10.5, 25.5))

import random

 

 

print(«Число с плавающей точкой в пределах заданного промежутка»)

print(random.uniform(10.5, 25.5))

Вывод:

Число с плавающей точкой в пределах заданного промежутка 22.095283175159786

Число с плавающей точкой в пределах заданного промежутка

22.095283175159786

triangular(low, high, mode) из модуля random

Функция random.triangular() возвращает случайное вещественное число N с плавающей запятой, которое соответствует условию lower <= N <= upper, а также уточняющему значению mode.

Значение нижнего предела по умолчанию равно нулю, в верхнего — единице. Кроме того, пик аргумента по умолчанию установлен на середине границ, что обеспечивает симметричное распределение.

Функция random.triangular() используется в генерации случайных чисел для треугольного распределения с целью использования полученных значений в симуляции. Это значит, что в при генерации значения применяется треугольное распределение вероятности. 

Пример использования random.triangular() в Python:

import random print(«Число с плавающей точкой через triangular») print(random.triangular(10.5, 25.5, 5.5))

import random

 

 

print(«Число с плавающей точкой через triangular»)

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

Вывод:

Число с плавающей точкой через triangular 16.7421565549115

Число с плавающей точкой через triangular

16.7421565549115

Генератор случайной строки в Python

В данном разделе будет подробно расписано, как сгенерировать случайную строку фиксированной длины в Python.

Основные аспекты раздела:

  • Генерация случайной строки фиксированной длины;
  • Получение случайной алфавитно-цифровой строки, среди элементов которой будут как буквы, так и числа;
  • Генерация случайного пароля, который будет содержать буквы, цифры и специальный символы.

Криптографическая зашита генератора случайных данных в Python

Случайно сгенерированные числа и данные, полученные при помощи модуля random в Python, лишены криптографической защиты. Следовательно, возникает вопрос — как добиться надежной генерации случайных чисел?

Криптографически надежный генератор псевдослучайных чисел представляет собой генератор чисел, который обладает особенностями, что делают его подходящим для использования в криптографических приложениях, где безопасность данных имеет первостепенное значение.

  • Все функции криптографически надежного генератора возвращают полученные случайным образом байты;
  • Значение случайных байтов, полученных в результате использования функции, зависит от источников ОС.
  • Качество генерации также зависит от случайных источников ОС.

Для обеспечения криптографической надежности генерации случайных чисел можно использовать следующие подходы:

  • Применение модуля secrets для защиты случайных данных;
  • Использование из модуля os os.urandom();
  • Использование класса random.SystemRandom.

Пример криптографически надежной генерации данных в Python:

import random import secrets number = random.SystemRandom().random() print(«Надежное число «, number) print(«Надежный токен байтов», secrets.token_bytes(16))

import random

import secrets

 

 

number = random.SystemRandom().random()

print(«Надежное число «, number)

 

print(«Надежный токен байтов», secrets.token_bytes(16))

Вывод:

Надежное число 0.11139538267693572 Надежный токен байтов b’\xae\xa0\x91*.\xb6\xa1\x05=\xf7+>\r;Y\xc3′

Надежное число 0.11139538267693572

 

Надежный токен байтов b’\xae\xa0\x91*.\xb6\xa1\x05=\xf7+>\r;Y\xc3′

getstate() и setstate() в генераторе случайных данных Python

Функции getstate() и setstate() модуля random позволяют зафиксировать текущее внутреннее состояние генератора.

Используя данные функции, можно сгенерировать одинаковое количество чисел или последовательностей данных.

Состояние генератора getstate() модуль random

Функция getstate() возвращает определенный объект, зафиксировав текущее внутреннее состояние генератора случайных данных. Данное состояние передается методу setstate() для восстановления полученного состояния в качестве текущего.

На заметку: Изменив значение текущего состояния на значение предыдущего, мы можем получить случайные данные вновь. Например, если вы хотите получить аналогичную выборку вновь, можно использовать данные функции.

Восстанавливает внутреннее состояние генератора — setstate() модуль random

Функция setstate() восстанавливает внутреннее состояние генератора и передает его состоянию объекта. Это значит, что вновь будет использован тот же параметр состояния state. Объект state может быть получен при помощи вызова функции getstate().

Зачем нужны функции getstate() и setstate() ?

Если вы получили предыдущее состояние и восстановили его, тогда вы сможете оперировать одними и теми же случайными данными раз за разом. Помните, что использовать другую функцию random в данном случае нельзя. Также нельзя изменить значения заданных параметров. Сделав это, вы измените значение состояния state.

Для закрепления понимания принципов работы getstate() и setstate() в генераторе случайных данных Python рассмотрим следующий пример:

import random number_list = [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30] print(«Первая выборка «, random.sample(number_list,k=5)) # хранит текущее состояние в объекте state state = random.getstate() print(«Вторая выборка «, random.sample(number_list,k=5)) # Восстанавливает состояние state, используя setstate random.setstate(state) #Теперь будет выведен тот же список второй выборки print(«Третья выборка «, random.sample(number_list,k=5)) # Восстанавливает текущее состояние state random.setstate(state) # Вновь будет выведен тот же список второй выборки print(«Четвертая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

import random

 

 

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

 

print(«Первая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

 

# хранит текущее состояние в объекте state

state = random.getstate()

 

print(«Вторая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

 

# Восстанавливает состояние state, используя setstate

random.setstate(state)

 

#Теперь будет выведен тот же список второй выборки

print(«Третья выборка «, random.sample(number_list,k=5))

 

# Восстанавливает текущее состояние state

random.setstate(state)

 

# Вновь будет выведен тот же список второй выборки

print(«Четвертая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

Вывод:

Первая выборка [18, 15, 30, 9, 6] Вторая выборка [27, 15, 12, 9, 6] Третья выборка [27, 15, 12, 9, 6] Четвертая выборка [27, 15, 12, 9, 6]

Первая выборка  [18, 15, 30, 9, 6]

Вторая выборка  [27, 15, 12, 9, 6]

Третья выборка  [27, 15, 12, 9, 6]

Четвертая выборка  [27, 15, 12, 9, 6]

Как можно заметить в результате вывода — мы получили одинаковые наборы данных. Это произошло из-за сброса генератора случайных данных.

Numpy.random — Генератор псевдослучайных чисел

PRNG является англоязычным акронимом, который расшифровывается как «pseudorandom number generator» — генератор псевдослучайных чисел. Известно, что в Python модуль random можно использовать для генерации случайных скалярных числовых значений и данных.

  • Для генерации массива случайных чисел необходимо использовать numpy.random();
  • В модуле numpy есть пакет numpy.random, который содержит обширный набор функций для генерации случайных n-мерных массивов для различных распределений.

Рассмотрим несколько примеров использования numpy.random в Python.

Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел

  • Использование numpy.random.rand() для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах [0.0, 1.0)
  • Использование numpy.random.uniform() для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах [low, high)

import numpy random_float_array = numpy.random.rand(2, 2) print(«2 X 2 массив случайных вещественных чисел в [0.0, 1.0] \n», random_float_array,»\n») random_float_array = numpy.random.uniform(25.5, 99.5, size=(3, 2)) print(«3 X 2 массив случайных вещественных чисел в [25.5, 99.5] \n», random_float_array,»\n»)

import numpy

 

 

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

print(«2 X 2 массив случайных вещественных чисел в [0.0, 1.0] \n», random_float_array,»\n»)

 

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

print(«3 X 2 массив случайных вещественных чисел в [25.5, 99.5] \n», random_float_array,»\n»)

Вывод:

2 X 2 массив случайных вещественных чисел в [0.0, 1.0] [[0.08938593 0.89085866] [0.47307169 0.41401363]] 3 X 2 массив случайных вещественных чисел в [25.5, 99.5] [[55.4057854 65.60206715] [91.62185404 84.16144062] [44.348252 27.28381058]]

2 X 2 массив случайных вещественных чисел в [0.0, 1.0]

[[0.08938593 0.89085866]

[0.47307169 0.41401363]]

 

3 X 2 массив случайных вещественных чисел в [25.5, 99.5]

[[55.4057854  65.60206715]

[91.62185404 84.16144062]

[44.348252   27.28381058]]

Генерация случайного n-мерного массива целых чисел

Для генерации случайного n-мерного массива целых чисел используется numpy.random.random_integers():

import numpy random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5) print(«1-мерный массив случайных целых чисел \n», random_integer_array,»\n») random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, size=(3, 2)) print(«2-мерный массив случайных целых чисел \n», random_integer_array)

import numpy

 

 

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

print(«1-мерный массив случайных целых чисел \n», random_integer_array,»\n»)

 

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

print(«2-мерный массив случайных целых чисел \n», random_integer_array)

Вывод:

1-мерный массив случайных целых чисел [10 1 4 2 1] 2-мерный массив случайных целых чисел [[ 2 6] [ 9 10] [ 3 6]]

1-мерный массив случайных целых чисел

[10  1  4  2  1]

 

2-мерный массив случайных целых чисел

[[ 2  6]

[ 9 10]

[ 3  6]]

Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности

  • Использование numpy.random.choice() для генерации случайной выборки;
  • Использование данного метода для получения одного или нескольких случайных чисел из n-мерного массива с заменой или без нее.

Рассмотрим следующий пример:

import numpy array =[10, 20, 30, 40, 50, 20, 40] single_random_choice = numpy.random.choice(array, size=1) print(«один случайный выбор из массива 1-D», single_random_choice) multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=False) print(«несколько случайных выборов из массива 1-D без замены», multiple_random_choice) multiple_random_choice = numpy.random.choice(array, size=3, replace=True) print(«несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой», multiple_random_choice)

import numpy

 

 

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

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

print(«один случайный выбор из массива 1-D», single_random_choice)

 

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

print(«несколько случайных выборов из массива 1-D без замены», multiple_random_choice)

 

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

print(«несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой», multiple_random_choice)

Вывод:

один случайный выбор из массива 1-D [40] несколько случайных выборов из массива 1-D без замены [10 40 50] несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой [20 20 10]

один случайный выбор из массива 1-D [40]

несколько случайных выборов из массива 1-D без замены [10 40 50]

несколько случайных выборов из массива 1-D с заменой [20 20 10]

В будущих статьях будут описаны другие функции пакета random из nympy и способы их использования.

Генерация случайных универсально уникальных ID

Модуль Python UUID предоставляет неизменяемые UUID объекты. UUID является универсально уникальным идентификатором.

У модуля есть функции для генерации всех версий UUID. Используя функцию uuid.uuid4(), можно получить случайно сгенерированное уникальное ID длиной в 128 битов, которое к тому же является криптографически надежным.

Полученные уникальные ID используются для идентификации документов, пользователей, ресурсов и любой другой информации на компьютерных системах.

Пример использования uuid.uuid4() в Python:

import uuid # получить уникальный UUID safeId = uuid.uuid4() print(«безопасный уникальный id «, safeId)

import uuid

 

 

# получить уникальный UUID

safeId = uuid.uuid4()

print(«безопасный уникальный id «, safeId)

Вывод:

безопасный уникальный id fb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

безопасный уникальный id  fb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

  • Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
  • Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
  • Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

import random PlayerOne = «Анна» PlayerTwo = «Алекс» AnnaScore = 0 AlexScore = 0 # У каждого кубика шесть возможных значений diceOne = [1, 2, 3, 4, 5, 6] diceTwo = [1, 2, 3, 4, 5, 6] def playDiceGame(): «»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»» for i in range(5): #оба кубика встряхиваются 5 раз random.shuffle(diceOne) random.shuffle(diceTwo) firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения SecondNumber = random.choice(diceTwo) return firstNumber + SecondNumber print(«Игра в кости использует модуль random\n») #Давайте сыграем в кости три раза for i in range(3): # определим, кто будет бросать кости первым AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100 AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101 if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber): print(«Алекс выиграл жеребьевку.») AlexScore = playDiceGame() AnnaScore = playDiceGame() else: print(«Анна выиграла жеребьевку.») AnnaScore = playDiceGame() AlexScore = playDiceGame() if(AlexScore > AnnaScore): print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n») else: print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

Author: admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *