0에서 9 사이의 임의의 정수 생성

파이썬에서 0에서 9 사이의 임의의 정수를 어떻게 생성 할 수 있습니까?

예를 들어, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,9

시험:

from random import randrange
print(randrange(10))

추가 정보 : http://docs.python.org/library/random.html#random.randrange

import random
print(random.randint(0,9))

random.randint(a, b)

a <= N <= b가되도록 난수 N을 반환합니다.

문서 : https://docs.python.org/3.1/library/random.html#random.randint

이 시도:

from random import randrange, uniform

# randrange gives you an integral value
irand = randrange(0, 10)

# uniform gives you a floating-point value
frand = uniform(0, 10)

from random import randint

x = [randint(0, 9) for p in range(0, 10)]

0에서 9 사이의 10 개의 의사 난수 정수를 생성합니다.

이 secrets모듈은 Python 3.6의 새로운 기능입니다. 이것은 random암호화 또는 보안 용 모듈 보다 낫습니다 .

0-9 범위의 정수를 무작위로 인쇄하려면 다음을 수행하십시오.

from secrets import randbelow
print(randbelow(10))

자세한 내용은 PEP 506을 참조하십시오 .

배열의 크기를 선택하십시오 (이 예에서는 크기를 20으로 선택했습니다). 그런 다음 다음을 사용하십시오.

import numpy as np   
np.random.randint(10, size=(1, 20))

다음 형식의 출력을 볼 수 있습니다 ( 실행할 때마다 다른 임의의 정수가 리턴되므로 출력 배열의 정수가 아래 제공된 예와 다를 수 있음 ).

array([[1, 6, 1, 2, 8, 6, 3, 3, 2, 5, 6, 5, 0, 9, 5, 6, 4, 5, 9, 3]])

이것을 통해보십시오 random.shuffle

>>> import random
>>> nums = range(10)
>>> random.shuffle(nums)
>>> nums
[6, 3, 5, 4, 0, 1, 2, 9, 8, 7]

다음 중 하나를 시도합니다.

1.> numpy.random.randint

import numpy as np
X1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))

print (X1)
>>> array([3, 0, 9, 0, 5, 7, 6, 9, 6, 7, 9, 6, 6, 9, 8])

2.> numpy.random.uniform

import numpy as np
X2 = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)

print (X2)
>>> array([8, 3, 6, 9, 1, 0, 3, 6, 3, 3, 1, 2, 4, 0, 4])

3.> random.randrange

from random import randrange
X3 = [randrange(10) for i in range(15)]

print (X3)
>>> [2, 1, 4, 1, 2, 8, 8, 6, 4, 1, 0, 5, 8, 3, 5]

4.> random.randint

from random import randint
X4 = [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]

print (X4)
>>> [6, 2, 6, 9, 5, 3, 2, 3, 3, 4, 4, 7, 4, 9, 6]

속도:

► np.random.randint 가 가장 빠르며 그 뒤에 np.random.uniform 및 random.randrange 가 옵니다 . random.randint 가 가장 느 립니다.

► np.random.randint 및 np.random.uniform은 random.randrange 및 random.randint보다 훨씬 빠릅니다 (~ 8 ~ 12 배 빠름) .

%timeit np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))
>> 1.64 µs ± 7.83 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)
>> 2.15 µs ± 38.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit [randrange(10) for i in range(15)]
>> 12.9 µs ± 60.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]
>> 20 µs ± 386 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

노트:

1.> np.random.randint 는 반 개방 간격 [낮음, 높음]에 걸쳐 임의의 정수를 생성합니다.

2.> np.random.uniform 은 반 개방 간격 [낮음, 높음]에 걸쳐 균일하게 분포 된 숫자를 생성합니다.

3.> random.randrange (stop) 은 range (start, stop, step)에서 난수를 생성합니다.

4.> random.randint (a, b) 는 a <= N <= b가되도록 임의의 정수 N을 반환합니다.

5.> astype (int) 는 numpy 배열을 int 데이터 형식으로 캐스팅합니다.

6.> size = (15,)를 선택했습니다. 이것은 길이 = 15의 numpy 배열을 제공합니다.

연속 숫자의 경우 randint또는 randrange아마도 최선의 선택이지만 시퀀스에 여러 개의 고유 값이있는 경우 (예 : a list) 다음을 사용할 수도 있습니다 choice.

>>> import random
>>> values = list(range(10))
>>> random.choice(values)
5

choice 연속적이지 않은 샘플에서 하나의 항목에 대해서도 작동합니다.

>>> values = [1, 2, 3, 5, 7, 10]
>>> random.choice(values)
7

"암호 적으로 강력한"필요한 경우 secrets.choicePython 3.6 이상이 있습니다.

>>> import secrets
>>> values = list(range(10))
>>> secrets.choice(values)
2

많은 게시물이 하나의 임의의 정수 를 얻는 방법을 보여 주지만 원래 질문은 임의의 정수 s (복수) 를 생성하는 방법을 묻습니다 .

파이썬에서 0에서 9 사이의 임의의 정수를 어떻게 생성 할 수 있습니까?

명확성을 위해 여기에서 여러 개의 임의 정수를 얻는 방법을 보여줍니다.

주어진

>>> import random


lo = 0
hi = 10
size = 5

암호

여러 개의 임의의 정수

# A
>>> [lo + int(random.random() * (hi - lo)) for _ in range(size)]
[5, 6, 1, 3, 0]

# B
>>> [random.randint(lo, hi) for _ in range(size)]
[9, 7, 0, 7, 3]

# C
>>> [random.randrange(lo, hi) for _ in range(size)]
[8, 3, 6, 8, 7]

# D
>>> lst = list(range(lo, hi))
>>> random.shuffle(lst)
>>> [lst[i] for i in range(size)]
[6, 8, 2, 5, 1]

# E
>>> [random.choice(range(lo, hi)) for _ in range(size)]
[2, 1, 6, 9, 5]

임의의 정수 샘플

# F
>>> random.choices(range(lo, hi), k=size)
[3, 2, 0, 8, 2]

# G
>>> random.sample(range(lo, hi), k=size)
[4, 5, 1, 2, 3]

세부

일부 게시물은 기본적으로 여러 임의의 정수를 생성하는 방법을 보여줍니다 . ¹ 다음은 묵시적 ​​질문을 해결하는 몇 가지 옵션입니다.

• A : random.random범위 내에서 임의의 부동 소수점을 반환합니다[0.0, 1.0)
• B는 : random.randint임의의 정수를 반환 N하는 등a <= N <= b
• C : random.randrange별칭randint(a, b+1)
• D : random.shuffle순서대로 순서 섞기
• E : random.choice비어 있지 않은 시퀀스에서 임의의 요소를 반환
• F : 모집단에서 선택 항목을 random.choices반환합니다 k(Python 3.6 이상).
• G : 모집단에서 고유 한 선택 항목을 random.sample반환합니다 k(교체하지 않음) : ²

모듈의 예제를 사용하여 청킹 및 앨리어싱에 대한 R. Hettinger의 이야기 를 참조하십시오 random.

다음은 표준 라이브러리와 Numpy의 일부 임의 함수를 비교 한 것입니다.

| | random                | numpy.random                     |
|-|-----------------------|----------------------------------|
|A| random()              | random()                         |
|B| randint(low, high)    | randint(low, high)               |
|C| randrange(low, high)  | randint(low, high)               |
|D| shuffle(seq)          | shuffle(seq)                     |
|E| choice(seq)           | choice(seq)                      |
|F| choices(seq, k)       | choice(seq, size)                |
|G| sample(seq, k)        | choice(seq, size, replace=False) |

Numpy 의 여러 분포 중 하나 를 임의의 정수 샘플 로 빠르게 변환 할 수도 있습니다 . ^삼

예

>>> np.random.normal(loc=5, scale=10, size=size).astype(int)
array([17, 10,  3,  1, 16])

>>> np.random.poisson(lam=1, size=size).astype(int)
array([1, 3, 0, 2, 0])

>>> np.random.lognormal(mean=0.0, sigma=1.0, size=size).astype(int)
array([1, 3, 1, 5, 1])

_{¹ 즉, @John Lawrence Aspden, @ST Mohammed, @SiddTheKid, @ user14372, @zangw, et al. ² @prashanth는 하나의 정수를 보여주는이 모듈을 언급합니다. ³ @Siddharth Satpathy 시연}

numpy를 사용하려면 다음을 사용하십시오.

import numpy as np
print(np.random.randint(0,10))

>>> import random
>>> random.randrange(10)
3
>>> random.randrange(10)
1

10 개의 샘플 목록을 얻으려면

>>> [random.randrange(10) for x in range(10)]
[9, 0, 4, 0, 5, 7, 4, 3, 6, 8]

0에서 9 사이의 임의의 정수 생성

import numpy
X = numpy.random.randint(0, 10, size=10)
print(X)

산출:

[4 8 0 4 9 6 9 9 0 7]

random.sample 사용할 수있는 또 다른

import random
n = 1 # specify the no. of numbers
num = random.sample(range(10),  n)
num[0] # is the required number

가장 좋은 방법은 import random 함수를 사용하는 것입니다

import random
print(random.sample(range(10), 10))

또는 라이브러리 가져 오기없이 :

n={} 
for i in range(10):
    n[i]=i

for p in range(10):
    print(n.popitem()[1])

여기서 popitems 는 사전에서 임의의 값을 제거하고 반환합니다 n.

이것은 수학적 접근 방식에 가깝지만 100 % 작동합니다.

random.random()함수를 사용하여 a및 사이의 숫자를 생성 한다고 가정 해 보겠습니다 b. 이를 위해서는 다음을 수행하십시오.

num = (b-a)*random.random() + a;

물론 더 많은 숫자를 생성 할 수 있습니다.

랜덤 모듈 의 문서 페이지에서 :

경고 :이 모듈의 의사 랜덤 생성기는 보안 목적으로 사용해서는 안됩니다. 암호로 안전한 의사 난수 생성기가 필요한 경우 os.urandom () 또는 SystemRandom을 사용하십시오.

Python 2.4에서 도입 된 random.SystemRandom 은 암호화 적으로 안전한 것으로 간주됩니다 . 파이썬 3.7.1에서는 여전히 쓸 수 있습니다.

>>> import string
>>> string.digits
'0123456789'
>>> import random
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'8'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'1'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'8'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'5'

대신 string.digits, range아마도 이해와 함께 다른 몇 가지 답변에 따라 사용할 수 있습니다. 필요에 따라 믹스 앤 매치하십시오.

OpenTURNS는 임의의 정수를 시뮬레이션 할뿐만 아니라 UserDefined정의 된 클래스 와 연관된 분포를 정의 할 수 있습니다.

다음은 분포의 12 가지 결과를 시뮬레이션합니다.

import openturns as ot
points = [[i] for i in range(10)]
distribution = ot.UserDefined(points) # By default, with equal weights.
for i in range(12):
    x = distribution.getRealization()
    print(i,x)

인쇄합니다 :

0 [8]
1 [7]
2 [4]
3 [7]
4 [3]
5 [3]
6 [2]
7 [9]
8 [0]
9 [5]
10 [9]
11 [6]

때문에 괄호가 있습니다 xA는 Point1 차원에서. 한 번의 호출로 12 개의 결과를 생성하는 것이 더 쉬울 것입니다 getSample.

sample = distribution.getSample(12)

생산 :

>>> print(sample)
     [ v0 ]
 0 : [ 3  ]
 1 : [ 9  ]
 2 : [ 6  ]
 3 : [ 3  ]
 4 : [ 2  ]
 5 : [ 6  ]
 6 : [ 9  ]
 7 : [ 5  ]
 8 : [ 9  ]
 9 : [ 5  ]
10 : [ 3  ]
11 : [ 2  ]

이 주제에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다. http://openturns.github.io/openturns/master/user_manual/_generated/openturns.UserDefined.html

파이썬 3.6에서 더 좋은 결과를 얻었습니다.

str_Key = ""                                                                                                
str_RandomKey = ""                                                                                          
for int_I in range(128):                                                                                    
      str_Key = random.choice('0123456789')
      str_RandomKey = str_RandomKey + str_Key 

'ABCD'및 'abcd'또는 '^! ~ =-> <'와 같은 문자를 추가하여 가져올 풀을 변경하고 범위를 변경하여 생성 된 문자 수를 변경하십시오.