Np random randint что это
Модуль random управляет генерацией случайных чисел. Его основные функции:
- random() : генерирует случайное число от 0.0 до 1.0
- randint() : возвращает случайное число из определенного диапазона
- randrange() : возвращает случайное число из определенного набора чисел
- shuffle() : перемешивает список
- choice() : возвращает случайный элемент списка
Функция random() возвращает случайное число с плавающей точкой в промежутке от 0.0 до 1.0. Если же нам необходимо число из большего диапазона, скажем от 0 до 100, то мы можем соответственно умножить результат функции random на 100.
import random number = random.random() # значение от 0.0 до 1.0 print(number) number = random.random() * 100 # значение от 0.0 до 100.0 print(number)
Функция randint(min, max) возвращает случайное целое число в промежутке между двумя значениями min и max.
import random number = random.randint(20, 35) # значение от 20 до 35 print(number)
Функция randrange() возвращает случайное целое число из определенного набора чисел. Она имеет три формы:
- randrange(stop) : в качестве набора чисел, из которых происходит извлечение случайного значения, будет использоваться диапазон от 0 до числа stop
- randrange(start, stop) : набор чисел представляет диапазон от числа start до числа stop
- randrange(start, stop, step) : набор чисел представляет диапазон от числа start до числа stop, при этом каждое число в диапазоне отличается от предыдущего на шаг step
import random number = random.randrange(10) # значение от 0 до 10 не включая print(number) number = random.randrange(2, 10) # значение в диапазоне 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 print(number) number = random.randrange(2, 10, 2) # значение в диапазоне 2, 4, 6, 8 print(number)
Работа со списком
Для работы со списками в модуле random определены две функции: функция shuffle() перемешивает список случайным образом, а функция choice() возвращает один случайный элемент из списка:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] random.shuffle(numbers) print(numbers) random_number = random.choice(numbers) print(random_number)
NumPy, часть 3: random
Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.
В прошлой части мы научились работать с массивами.
Сегодня мы узнаем, как создавать массивы из случайных элементов и как работать со случайными элементами в NumPy.
Путь первый
Создавать списки, используя встроенный модуль random, а затем преобразовывать их в numpy.array:
Но есть способ лучше.
numpy.random
Для создания массивов со случайными элементами служит модуль numpy.random.
Создание массивов
Самый простой способ задать массив со случайными элементами — использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf — это всё одна и та же функция).
Без аргументов возвращает просто число в промежутке [0, 1), с одним целым числом — одномерный массив, с кортежем — массив с размерами, указанными в кортеже (все числа — из промежутка [0, 1)).
С помощью функции randint или random_integers можно создать массив из целых чисел. Аргументы: low, high, size: от какого, до какого числа (randint не включает в себя это число, а random_integers включает), и size — размеры массива.
Также можно генерировать числа согласно различным распределениям (Гаусса, Парето и другие). Чаще всего нужно равномерное распределение, которое можно получить с помощь функции uniform.
Выбор и перемешивание
Перемешать NumPy массив можно с помощью функции shuffle:
Также можно перемешать массив с помощью функции permutation (она, в отличие от shuffle, возвращает перемешанный массив). Также она, вызванная с одним аргументом (целым числом), возвращает перемешанную последовательность от 0 до N.
Сделать случайную выборку из массива можно с помощью функции choice. Про неё стоит рассказать подробнее.
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
- a : одномерный массив или число. Если массив, будет производиться выборка из него. Если число, то выборка будет производиться из np.arange(a).
- size : размерности массива. Если None, возвращается одно значение.
- replace : если True, то одно значение может выбираться более одного раза.
- p : вероятности. Это означает, что элементы можно выбирать с неравными вероятностями. Если не заданы, используется равномерное распределение.
Инициализация генератора случайных чисел
seed(число) — инициализация генератора.
get_state и set_state — возвращают и устанавливают состояние генератора.
Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги
- Модуль csv - чтение и запись CSV файлов
- Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
- Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ
- Книги о Python
- GUI (графический интерфейс пользователя)
- Курсы Python
- Модули
- Новости мира Python
- NumPy
- Обработка данных
- Основы программирования
- Примеры программ
- Типы данных в Python
- Видео
- Python для Web
- Работа для Python-программистов
- Сделай свой вклад в развитие сайта!
- Самоучитель Python
- Карта сайта
- Отзывы на книги по Python
- Реклама на сайте
Генерация случайных целых чисел в Python
Часто в ходе программирования на Python возникает необходимость генерировать случайные числа. Это может быть полезно в различных ситуациях, например, при моделировании случайных событий, создании игр или при обучении машинного обучения.
Предположим, что нужно создать случайное целое число в диапазоне от 0 до 9. Для этого в Python существует встроенная библиотека random , которая содержит функции для генерации случайных чисел.
Использование функции randint()
Для генерации случайного целого числа в определенном диапазоне можно использовать функцию randint() . Эта функция принимает два аргумента: начало и конец диапазона, и возвращает случайное целое число в этом диапазоне.
Пример использования функции randint() для генерации случайного целого числа от 0 до 9:
import random random_number = random.randint(0, 9) print(random_number)
В этом коде сначала происходит импорт библиотеки random , затем с помощью функции randint() генерируется случайное число от 0 до 9 и записывается в переменную random_number . В конце число выводится на экран.
Использование функции randrange()
Еще одним способом генерации случайного целого числа является использование функции randrange() . Эта функция также принимает два аргумента: начало и конец диапазона, и возвращает случайное число в этом диапазоне.
Пример использования функции randrange() для генерации случайного целого числа от 0 до 9:
import random random_number = random.randrange(0, 10) print(random_number)
Важно отметить, что в функции randrange() верхняя граница диапазона не включается. То есть, в этом примере функция вернет случайное число от 0 до 9, но не включая 10.
Оба этих способа позволят генерировать случайные целые числа в Python в заданном диапазоне. Это простые и эффективные методы, которые могут быть полезны в различных ситуациях.
Модуль random
Модуль random предоставляет функции для генерации случайных чисел, букв, случайного выбора элементов последовательности.
random.seed([X], version=2) - инициализация генератора случайных чисел. Если X не указан, используется системное время.
random.getstate() - внутреннее состояние генератора.
random.setstate(state) - восстанавливает внутреннее состояние генератора. Параметр state должен быть получен функцией getstate().
random.getrandbits(N) - возвращает N случайных бит.
random.randrange(start, stop, step) - возвращает случайно выбранное число из последовательности.
random.randint(A, B) - случайное целое число N, A ≤ N ≤ B.
random.choice(sequence) - случайный элемент непустой последовательности.
random.shuffle(sequence, [rand]) - перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.
random.sample(population, k) - список длиной k из последовательности population.
random.random() - случайное число от 0 до 1.
random.uniform(A, B) - случайное число с плавающей точкой, A ≤ N ≤ B (или B ≤ N ≤ A).
random.triangular(low, high, mode) - случайное число с плавающей точкой, low ≤ N ≤ high. Mode - распределение.
random.betavariate(alpha, beta) - бета-распределение. alpha>0, beta>0. Возвращает от 0 до 1.
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.gammavariate(alpha, beta) - гамма-распределение. Условия на параметры alpha>0 и beta>0.
random.gauss(значение, стандартное отклонение) - распределение Гаусса.
random.lognormvariate(mu, sigma) - логарифм нормального распределения. Если взять натуральный логарифм этого распределения, то вы получите нормальное распределение со средним mu и стандартным отклонением sigma. mu может иметь любое значение, и sigma должна быть больше нуля.
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.
Все довольно просто, и теперь вы можете генерировать случайные числа и последовательности. Удачи в ваших изысканиях!
Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги