random shuffle python что она делает

Основные встроенные модули

Python предоставляет ряд встроенных модулей, которые мы можем использовать в своих программах. Рассмотрим основные из них.

Модуль random

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.

Функция randint(min, max) возвращает случайное целое число в промежутке между двумя значениями min и max.

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

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:

Источник

Python 3: Генерация случайных чисел (модуль random)¶

«Генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая»

Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они не на самом деле случайные, а, как говорят, псевдослучайные [1]. Этот способ удобен для большинства приложений (кроме онлайновых казино) [2].

Модуль random позволяет генерировать случайные числа. Прежде чем использовать модуль, необходимо подключить его с помощью инструкции:

random.random¶

random.random() — возвращает псевдослучайное число от 0.0 до 1.0

random.seed¶

random.seed( ) — настраивает генератор случайных чисел на новую последовательность. По умолчанию используется системное время. Если значение параметра будет одиноким, то генерируется одинокое число:

random.uniform¶

random.randint¶

random.choince¶

random.choince( ) — возвращает случайный элемент из любой последовательности (строки, списка, кортежа):

random.randrange¶

random.shuffle¶

random.shuffle( ) — перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.

Вероятностные распределения¶

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.gauss(значение, стандартное отклонение) — распределение Гаусса.

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.

Примеры¶

Генерация произвольного пароля¶

Хороший пароль должен быть произвольным и состоять минимум из 6 символов, в нём должны быть цифры, строчные и прописные буквы. Приготовить такой пароль можно по следующему рецепту:

Этот же скрипт можно записать всего в две строки:

Данная команда является краткой записью цикла for, вместо неё можно было написать так:

Данный цикл повторяется 12 раз и на каждом круге добавляет к строке psw произвольно выбранный элемент из списка.

Источник

Рандом (random) в Python — как генерировать случайные числа

С лучайные числа применяются в программировании в разных случаях, например, для моделирования процессов и в видеоиграх. Для начала разберёмся, какую последовательность можно назвать случайной.

Случайной последовательностью называют набор элементов, полученных таким образом, что любой элемент их этого набора никак не связан ни с каким другим элементом. При этом в программировании обычно последовательность не является строго случайной — в ней для генерации следующего элемента используется предыдущий.

Как работают случайные числа

Полностью случайные числа генерируются истинным генератором случайных чисел (TRNG). Их можно получить, например, бросанием кубика или доставанием шаров из урны. Так как подобных устройств нет в компьютере, то в нем можно получить только «псевдослучайные» числа.

В Python, как и во всех остальных языках программирования, используется генератор псевдослучайных чисел, который выдает как будто случайные, но воспроизводимые числа.

Чтобы понять, как работают генераторы псевдослучайных чисел, рассмотрим работу одного из первых подобных генераторов. Его алгоритм работы был разработан Нейманом. В нем первое число возводят в квадрат, а потом из полученного результата берут средние цифры. Например, первое число 281, возводим его в квадрат, получаем 78961 и берем три цифры, находящиеся в середине – 896. После этого для генерации следующего числа используем 896.

Модуль random

👉 Как использовать: чтобы начать использовать встроенные генераторы случайных чисел, нужно сначала подключить модуль рандом:

После этого можно вызывать методы модуля random :

В модуле random существуют методы для генерации целых чисел, с плавающей точкой, для работы с последовательностями. Кроме этого существуют функции для управления генератором и генерации различных последовательностей. Рассмотрим основные из этих методов.

Случайные целые числа (int)

Перечислим основные функции, которые есть в модуле random для выдачи случайных целых чисел.

randint Функция randint(a, b) получает на вход два целых числа и возвращает случайное значение из диапазона [a, b] (a и b входят в этот диапазон).

import random random_number = random.randint(0, 125) print(random_number) > 113

randrange В функцию randrange(start, stop[, step]) передают три целых числа:

На выходе функция выдает случайное число в заданном диапазоне.

import random random_number = random.randrange(1, 100, 2) print(random_number) > 43

Случайные вещественные числа (float)

Перечислим функции, которые выдают вещественные числа.

random Функция random() выдает вещественные числа, в диапазоне [0.0, 1.0) (включая 0.0, но не включая 1.0).

import random random_number = random.uniform(7.3, 10.5) print(random_number) > 10.320165816501492

Случайные элементы из последовательности

В модуле random языка Python есть несколько функций, которые можно применять для работы с последовательностями.

choice С помощью функции choice(seq) можно выбрать один элемент из набора данных. В качестве единственного аргумента в функцию передаётся последовательность. Если последовательность будет пустой (то есть в ней не будет ни одного элемента), получим ошибку «IndexError».

import random seq = [10, 11, 12, 13, 14, 15] random_element = random.choice(seq) print(random_element) > 12

import random seq = [«Cappuccino», «Latte», «Espresso», «Americano»] random.shuffle(seq) print(seq) > [‘Espresso’, ‘Americano’, ‘Latte’, ‘Cappuccino’]

На выходе получаем k уникальных случайных элементов из последовательности.

Если в исходной последовательности есть неуникальные (повторяющиеся) элементы, то каждый их них может появиться в новом списке.

Управление генератором

Генерация чисел в Python не совсем случайна и зависит от состояния генератора случайных чисел. Рассмотрим функции, с помощью которых можно управлять состоянием этого генератора.

getstate Метод getstate() модуля random возвращает объект, в котором записано текущим состояние генератора случайных чисел. Его можно использовать для восстановления состояния генератора. Эта функция не имеет параметров.

import random state = random.getstate() # сохраняем текущее состояние генератора random_number_1 = random.random() # получаем случайное число print(random_number_1) # > 0.42164837822065193 # первое случайное число random_number_2 = random.random() print(random_number_2) # > 0.2486825504535808 # второе случайное число random.setstate(state) # восстанавливаем состояние генератора random_number_3 = random.random() # снова генерируем число print(random_number_3) # > 0.42164837822065193 # новое число равное первому, сгенерированному с тем же состояние генератора

seed Генератору случайных чисел нужно число, основываясь на котором он сможет начать генерировать случайные значения.

Вероятностное распределение

В теории вероятностей важную роль играет понятие распределение вероятностей. Оно показывает с какой вероятность может наступить каждое из возможных событий. С его помощью можно моделировать как наступление дискретных событий (например, бросание монеты, количество телефонных разговоров за неделю, количество пассажиров в автобусе), так и непрерывных (например, длительность разговора, количество осадков за год, расход электричества за месяц).

Для наглядности рассмотрим самое распространенное нормальное распределение вероятностей. На рисунке ниже приведена кривая нормального распределения.

В модуле random существуют функции, которые позволяют использовать различные методы вероятностных распределений:

Best practices

Приведем несколько примеров использования случайных чисел.

Пример #1 — случайная задержка (random sleep)

Иногда необходимо сделать так, чтобы программа работала с задержками. Например, это актуально при парсинге сайта (при частых запросах некоторые сайты могут вас банить).

import random import time page_list = [«site.ru/page1», «site.ru/page2», «site.ru/page3»] for page in page_list: # # some actions # time.sleep(random.randint(1, 3)) # задержка от 1 до 3 секунд

💭 Для имитации действий человека можно использовать random.uniform(1, 3) — это добавит случайные миллисекунды к вашим задержкам.

Пример #2 — выбор случайного элемента из списка (с учетом веса)

Дано: веб-сайт. В базе данных 4 баннера, к каждому баннеру указан вес (приоритет к показу).

Необходимо рандомно показывать на сайте 1 баннер, в зависимости от его веса.

Пример #3 — случайный пароль

С помощью генератора случайных чисел можно создавать пароли. Например, сгенерировать стойкий пароль можно так:

import random import string pwd_length = 0 while pwd_length Укажите длину пароля (от 12 символов): 12 > JFyc;6-ICxuQ

В данном примере будет сгенерирован пароль, содержащий минимум 12 символов, среди которых точно будет маленькая буква, большая буква, цифра и символ.

Методы модуля random позволяют получить случайные данные с использованием Mersenne Twister. Однако имейте в виду, что данный способ не является криптографически безопасным (для генерирования паролей есть более надежные варианты).

Источник

Python Shuffle List | Перетасовать колоду карт

Чтобы перетасовать список в Python, у нас есть встроенная функция, доступная в случайном модуле Python. С помощью функции shuffle() вы можете легко перетасовать список.

Понятие тасовки в Python происходит от тасовки колоды карт. Тасовка-это процедура, используемая для рандомизации колоды игральных карт, чтобы обеспечить элемент случайности в карточных играх. Тасовка часто сопровождается сокращением, чтобы гарантировать, что тасовщик не манипулировал результатом. В Python shuffle list используется для получения полностью рандомизированного списка python.

Функция shuffle() может использоваться для перетасовки списка. Тасовка выполняется на месте, что означает, что список, предоставленный в качестве аргумента функции shuffle(), тасуется, а не тасуется копия создаваемого и возвращаемого списка.Мы можем тасовать список, как колоду карт, с помощью функции/метода shuffle (). Это перетасовывает список на месте. Другими словами, ему не нужно создавать новый список, чтобы поместить перетасованные элементы в один за другим.

Python Перемешивает список С помощью функции shuffle()

Функция shuffle() в модуле Python random может использоваться для перетасовки списка.

Перетасовка выполняется на месте, что означает, что список, предоставленный в качестве аргумента функции shuffle (), перетасовывается, а не перетасованная копия создаваемого и возвращаемого списка.

Метод shuffle() принимает последовательность (список, строку или кортеж) и реорганизует порядок элементов.

Синтаксис функции shuffle() для Python Shuffle List

Параметры

Возвращаемое значение функции shuffle()

Этот метод возвращает перетасованный список.

Блок-схема функции shuffle() для списка случайного воспроизведения Python

Давайте перейдем к примерам.

Пример 1: Базовая программа Python для Python Shuffle List с помощью функции shuffle()

В приведенном выше примере мы перетасовали список стран Python. Во-первых, мы импортировали случайный модуль. Поскольку метод или функция shuffle присутствует в случайном модуле. Поэтому мы должны сначала импортировать случайный модуль. После этого мы инициализировали и создали свой список стран. Здесь вы можете создать любой список Python по вашему выбору. Затем мы перетасовали список стран Python с помощью функции shuffle ().

Пример 2: Перетасовка списка n n Количество раз С использованием цикла for и диапазона

Используя цикл for, мы можем перетасовать список любое количество раз, сколько захотим.

В этом втором примере мы взяли список Python [’26’,’Python’,’Pool’,’is’,’Best’,’Way’,’To’,’Learn’,’Python’]. И мы хотим перетасовать этот список 10 раз. Итак, чтобы получить желаемый результат. Мы использовали Python для цикла с диапазоном 10 и инициализировали его. И внутри этого цикла for мы используем метод shuffle случайного модуля. Он будет делать перетасовку списка до тех пор, пока цикл продолжается.

Если вы хотите перетасовать список 20 раз. Вы должны просто изменить href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Parameter”>параметр диапазона (20) функции до 20. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Parameter”>параметр диапазона (20) функции до 20.

Пример 3: Перетасовка двух списков Python одновременно в одном порядке

Предположим, что вы хотите перетасовать два списка Python. Но также хочет поддерживать тот же порядок перетасовки. Например, один список содержит название страны, а другой – заглавную букву.

Пример 1: Базовая программа Python для Python shuffle list of lists

Другой действительно интересный вариант использования-это когда у вас есть вложенные структуры с аналогичными данными. В этом случае вы можете просто перебирать списки и применять функцию shuffle.Shuffling list of lists in python with loop. Это приведет к перетасовке не только первого уровня элементов списка, но и вложенных. Этот код работает только с двумя уровнями подсписков, но тот же подход может быть применен и для других уровней:

Как перетасовать колоду карт в Python

В этом разделе статьи вы научитесь тасовать колоду карт в Python. Использование случайного модуля функции shuffle ().

Код Python для перетасовки карт

Примечание: Запустите программу еще раз, чтобы перетасовать карты.

В программе мы использовали функцию product() в модуле itertools для создания колоды карт. Эта функция выполняет декартово произведение двух последовательностей.

Две последовательности-это числа от 1 до 13 и четыре масти. Итак, в общей сложности у нас есть 13 * предметов в колоде с каждой картой в виде кортежа. Например,

Наша колода упорядочена, поэтому мы тасуем ее с помощью функции shuffle() в модуле random.

Наконец, мы рисуем первые пять карт и показываем их пользователю. Мы будем получать разные выходные данные каждый раз, когда вы запускаете эту программу, как показано на наших двух выходных данных.

Здесь мы использовали стандартные модули itertools и random, поставляемые с Python.

Должен Читать:

Как преобразовать строку в нижний регистр в PythonКак вычислить квадратный корень в PythonPython User Input | Python Input () Function | Keyboard InputЛучшая книга для изучения Python в 2020 годуPython Reverse List Using reverse() reversed() and Slicing

Вывод

Итак, в этой статье мы рассмотрели лучший способ Python Shuffle List. Есть много способов перетасовать список в Python, но мы выбрали shuffle(). Причина выбора функции Python shuffle() довольно проста. Он прост в использовании.2. Нам не нужно делать дополнительное кодирование. Он быстр и доступен во встроенном модуле

Итак, я надеюсь, что теперь вы полностью поняли, как перетасовать список в Python.Если у вас все еще есть какие-либо сомнения, дайте нам знать в разделе комментариев ниже.

Источник

Random Python

Каждый человек ежедневно сталкивается со случайностью. Википедия нам говорит: случайность — это результат маловероятного или непредсказуемого события. Непредсказуемого. Стоит отметить, что, чем сложнее система, тем ниже возможность прогнозировать (предсказывать) её будущие состояния. Мир сложен и именно по-этому случайность встречается столь часто. Можно сказать, что случайностью мы называем все события, которые не можем предугадать. Таким образом, разговор о случайном – это разговор о нехватке информации. Но эту нехватку человек научился использовать себе на пользу. К примеру, случайные величина широко применяются в криптографии.

В языке Python есть удобные инструменты для работы со случайными значениями. Речь о модуле стандартной библиотеки под названием random (и не только о нём). Давайте знакомиться!

Как использовать модуль random в Python

Для начала модуль надо импортировать.

Python функции модуля random

Случайное целое число — randint() функция random

Самое частое применение данного модуля — генерация случайных чисел. Самая популярная функция для этого — randint().

Она возвращает случайное целое число, лежащее в диапазоне, указанном в параметрах функции. Оба аргумента обязательны и должны быть целыми числами.

Генерация случайного целого числа — randrange()

Функция randrange() используется для генерации случайного целого числа в пределах заданного диапазона. Отличие от randint() заключается в том, что здесь есть третий параметр – шаг, по умолчанию равный единице.

Выбор случайного элемента из списка choice()

Вы играли в детстве в «считалочки»? Эники-беники… Вот этим и занимается random.choice(): функция возвращает один случайный элемент последовательности.

Функция sample()

random.sample() применяется, когда надо выбрать несколько элементов из заданной коллекции. Она возвращает список уникальных элементов, выбранных из исходной последовательности. Количество элементов, которое вернёт функция, задаётся аргументом k.

Случайные элементы из списка — choices()

random.choices делает то же, что и random.sample(), но элементы, которые она возвращает, могут быть не уникальными.

Генератор псевдослучайных чисел — seed()

Метод seed() используется для инициализации генератора псевдослучайных чисел в Python. Вот что это означает: для генерации псевдослучайных чисел необходимо какое-то исходное число и именно это число можно установить данным методом. Если значение seed не установлено, тогда система будет отталкиваться от текущего времени.

Перемешивание данных — shuffle()

Метод random.shuffle() применяется для расстановки элементов последовательности в случайном порядке. Представьте коробку в которой лежат какие-то предметы. Встряхните её 🙂

Генерации числа с плавающей запятой — uniform()

random.uniform() похожа на randint(), но применяется для генерации числа с плавающей запятой в указанном диапазоне.

Функция triangular()

Функция random.triangular() позволяет управлять вероятностью – она возвращает случайное число с плавающей запятой, которое соответствует заданному диапазону, а также уточняющему значению mode. Этот параметр дает возможность взвешивать возможный результат ближе к одному из двух других значений параметров. По умолчанию он находится посередине диапазона.

Криптографическая зашита генератора случайных данных

Случайные числа, полученные при помощи модуля random в Питоне, не являются криптографически устойчивыми. Это означает, что криптоанализ позволяет предсказать какое число будет сгенерировано следующим. Попробуем исправить ситуацию.

Его зачастую следует использовать вместо генератора псевдослучайных чисел по умолчанию в модуле random, который предназначен для моделирования и симуляции, а не безопасности или криптографии.

Numpy.random — Генератор псевдослучайных чисел

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)).

Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел

numpy.random.rand()применяется для генерации массива случайных вещественных чисел в пределах заданного диапазона.

Также можно генерировать числа согласно различным распределениям (Гаусса, Парето и другие). Чаще всего нужно равномерное распределение, которое можно получить с помощь функции uniform.

Для начала необходимо установить Numpy.

Генерация случайного n-мерного массива целых чисел

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.

Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности

Функция NumPy random.choice() используется для получения случайных выборок одномерного массива, который возвращается как случайные выборки массива NumPy. Эта функция генерирует случайные выборки, которые обычно используются в статистике данных, анализе данных, полях, связанных с данными, а также может использоваться в машинном обучении, байесовской статистике и т. д.

Генерация случайных универсальных уникальных ID

Универсальные уникальные идентификаторы, также известные как UUID, — это 128-битные числа, используемые для однозначной идентификации информации в компьютерных системах. UUID могут использоваться для обозначения широкого спектра элементов, включая документы, объекты, сеансы, токены, сущности и т. Д. Их также можно использовать в качестве ключей базы данных.

Эта библиотека генерирует уникальные идентификаторы на основе системного времени и сетевого адреса компьютера. Объект UUID неизменяем и содержит некоторые функции для создания различных уникальных идентификаторов.

UUID состоит из пяти компонентов, каждый из которых имеет фиксированную длину. Символ дефиса разделяет каждый компонент. Мы можем представить UUID в формате «8-4-4-4-12», где каждая из цифр представляет длину в шестнадцатеричном формате.

UUID Python, сгенерированный с помощью функции uuid4(), создается с использованием истинно случайного или псевдослучайного генератора. Поэтому вероятность повторения двух гуидов невелика. Когда UUID необходимо сгенерировать на отдельных машинах или мы хотим сгенерировать безопасные UUID, используйте UUID4 (). Он также используется для генерации криптографически безопасных случайных чисел.

Источник