Làm thế nào để bạn trích xuất các số ngẫu nhiên trong python?

Số ngẫu nhiên KHÔNG có nghĩa là một số khác nhau mỗi lần. Ngẫu nhiên có nghĩa là một cái gì đó không thể dự đoán một cách hợp lý

Giả ngẫu nhiên và thật ngẫu nhiên

Máy tính hoạt động trên các chương trình và chương trình là tập hợp các hướng dẫn dứt khoát. Vì vậy, nó có nghĩa là phải có một số thuật toán để tạo ra một số ngẫu nhiên

Nếu có một chương trình tạo số ngẫu nhiên thì nó có thể dự đoán được, do đó nó không thực sự là ngẫu nhiên

Các số ngẫu nhiên được tạo thông qua thuật toán tạo được gọi là giả ngẫu nhiên

Chúng ta có thể tạo ra những con số thực sự ngẫu nhiên không?

Đúng. Để tạo một số thực sự ngẫu nhiên trên máy tính của chúng tôi, chúng tôi cần lấy dữ liệu ngẫu nhiên từ một số nguồn bên ngoài. Nguồn bên ngoài này thường là thao tác gõ phím, di chuyển chuột, dữ liệu trên mạng, v.v.

Chúng tôi không cần các số thực sự ngẫu nhiên, trừ khi nó liên quan đến bảo mật [e. g. khóa mã hóa] hoặc cơ sở ứng dụng là tính ngẫu nhiên [e. g. Bánh xe roulette kỹ thuật số]

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng số giả ngẫu nhiên

Tạo số ngẫu nhiên

NumPy cung cấp mô-đun random để hoạt động với các số ngẫu nhiên

Ví dụ

Tạo một số nguyên ngẫu nhiên từ 0 đến 100

từ numpy nhập ngẫu nhiên

x = ngẫu nhiên. randnt[100]

in[x]

Tạo số float ngẫu nhiên

Phương thức rand[] của mô-đun ngẫu nhiên trả về một số float ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 1

Ví dụ

Tạo một số float ngẫu nhiên từ 0 đến 1

từ numpy nhập ngẫu nhiên

x = ngẫu nhiên. rand[]

in[x]

Tạo mảng ngẫu nhiên

Trong NumPy, chúng tôi làm việc với các mảng và bạn có thể sử dụng hai phương thức từ các ví dụ trên để tạo các mảng ngẫu nhiên

Nhưng làm thế nào để bạn chọn một số ngẫu nhiên từ vô số khả năng có sẵn cho bạn?

Python cung cấp một số lượng lớn các mô-đun và chức năng để sử dụng dữ liệu ngẫu nhiên. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn đưa các hàm này vào mã của bạn và cung cấp các đoạn mã để bạn tiện theo dõi. Chúng tôi sẽ giới hạn phạm vi của mình ở {1,10} nhưng hãy nhớ rằng bạn có thể sử dụng các phương pháp và cú pháp lập trình này cho bất kỳ phạm vi nào bạn muốn. Bắt đầu nào

Thư viện Python đã sử dụng. Phân phối Anaconda [máy tính xách tay Jupyter]

Danh sách các chức năng có sẵn để tạo số ngẫu nhiên

• ngẫu nhiên. hàm randint[] function
• ngẫu nhiên. hàm randrange[] function
• ngẫu nhiên. hàm sample[] function
• ngẫu nhiên. hàm thống nhất[] function
• numpy. ngẫu nhiên. hàm randint[] function
• numpy. ngẫu nhiên. hàm thống nhất[] function
• numpy. ngẫu nhiên. lựa chọn[] chức năng
• bí mật. hàm randbelow[] function

Sử dụng ngẫu nhiên ‘ . hàm randint[] ’.

ngẫu nhiên. hàm randint[] là một phần của mô-đun ngẫu nhiên. Hàm randint[] trả về một giá trị số nguyên [tất nhiên là ngẫu nhiên. ] giữa điểm bắt đầu và điểm kết thúc được nhập trong hàm. Chức năng này bao gồm cả hai điểm cuối đã nhập.

Chúng ta có thể viết mã như sau

Đầu ra của chương trình này như sau

Hàm trả về số 5 dưới dạng đầu ra ngẫu nhiên. Lưu ý rằng ở đây chúng tôi chỉ tạo một số ngẫu nhiên duy nhất. Bạn cũng có thể tạo một danh sách các số ngẫu nhiên. Mã để tạo danh sách các số ngẫu nhiên như bên dưới

Đầu ra cũng được hiển thị trong đoạn mã trên. Vòng lặp for có thể được sử dụng để tạo danh sách

Sử dụng ngẫu nhiên ‘ . hàm randrange[] ’.

Hàm này tương tự như hàm randint[]. Hàm này bao gồm tham số bước và loại trừ giới hạn trên được nhập trong hàm. Tham số bước là tùy chọn và được sử dụng để loại trừ một giá trị cụ thể trong phạm vi đã cho. Giá trị mặc định của tham số này là 1.

Cú pháp sử dụng hàm randrange[] như sau.

Mã đưa ra ở đây in giá trị ngẫu nhiên duy nhất cũng như danh sách các giá trị ngẫu nhiên

Đầu ra được hiển thị dưới đây

Như chúng ta có thể thấy ở đây, dòng đầu tiên cho kết quả một chữ số, trong khi dòng tiếp theo đưa ra danh sách các giá trị.  

Sử dụng ngẫu nhiên ‘ . hàm sample[] ’ .

Chúng tôi sử dụng hàm sample[] để tạo danh sách có độ dài tùy ý. Ngoài ra, nó trả về một danh sách không có giá trị lặp lại.

Chúng ta có thể viết mã như sau

Lưu ý rằng cú pháp của hàm này sử dụng tham số range[] để có điểm bắt đầu mong muốn . Ngoài ra, để tạo đầu ra một chữ số, chúng ta phải nhập '1' làm độ dài danh sách bên cạnh tham số range[].

Đầu ra chúng tôi thu được như sau

Sử dụng ngẫu nhiên ‘ . hàm thống nhất[] ’.

Chúng tôi sử dụng hàm uniform[] để tìm dấu phẩy động numbers between the given range. This function is inclusive of both the endpoints of the given range.

Cú pháp của mã này giống như cú pháp được đề cập cho các chức năng trước đó

Đầu ra của mã này là một số dấu phẩy động

Để có được đầu ra dưới dạng số nguyên, chúng ta có thể đặc biệt đánh máy hàm uniform[].

Đánh máy hàm cho đầu ra số nguyên

Sử dụng ‘ numpy. ngẫu nhiên. hàm randint[] ’.

Mô-đun numpy cũng có mô-đun phụ ngẫu nhiên.  Chúng ta có thể sử dụng mô-đun numpy khi muốn tạo một số lượng lớn các số. Mô-đun này lưu trữ đầu ra trong một mảng có kích thước mong muốn.

Phương thức randint[] được sử dụng tương tự như trong phương thức random module. 

Cú pháp cho mô-đun này như sau

Ở đầu ra của mã này, chúng ta sẽ thu được một mảng các số ngẫu nhiên

Như bạn có thể thấy, một mảng kích thước sáu được tạo ra

Sử dụng ‘ numpy. ngẫu nhiên. hàm thống nhất[] ’.

Mô-đun numpy cũng có uniform[] . floating-point numbers.

đầu ra

Sử dụng ‘ numpy. ngẫu nhiên. hàm choice[] ’.

Hàm này dùng để lấy số ngẫu nhiên khi chúng ta đã có sẵn danh sách các số và chúng ta phải chọn một số ngẫu nhiên trong danh sách cụ thể đó. Hàm này cũng lưu trữ đầu ra trong một mảng

Chúng ta có thể viết đầu vào của chức năng này như sau

Lưu ý thứ tự tùy ý của các số trong danh sách do người dùng nhập

Hãy xem đầu ra của mã đã cho là gì

Sử dụng bí mật ‘ . hàm randbelow[] ’.

Mô-đun bí mật là phương pháp an toàn nhất để tạo số ngẫu nhiên và được sử dụng tuyệt vời trong mật mã. Một ứng dụng của mô-đun này là tạo mật khẩu mạnh, an toàn, mã thông báo, v.v.

Hàm randbelow[]bao gồm cả hai giới hạn được nhập trong hàm.

Cú pháp của module này như sau

Đầu ra được hiển thị dưới đây

Phần kết luận

Việc sử dụng các trường hợp thử nghiệm ngẫu nhiên là rất lớn trong lập trình. Các chức năng tích hợp sẵn của một số ngôn ngữ lập trình giúp chúng tôi - các lập trình viên dễ dàng thực hiện hàng triệu trường hợp kiểm tra tùy ý và phát triển một chương trình hiệu quả và chính xác. Python cũng cung cấp một mô-đun cho ứng dụng trong mật mã, như chúng ta đã thấy ở trên. Mô-đun này có lợi nếu chúng tôi muốn tạo nền tảng an toàn cho người dùng. Chúng tôi hy vọng bài viết này đã giúp bạn trong việc học

Random[] hoạt động như thế nào trong Python?

Python có trình tạo số ngẫu nhiên không?