Random number generator

Примеры использования модуля random.

Базовое применение модуля:

>>> import random
# Случайное float:  0.0 <= x < 1.0
>>> random.random()
# 0.37444887175646646

# Случайное float:  2.5 <= x < 10.0
>>> random.uniform(2.5, 10.0)
# 3.1800146073117523

# Интервал между прибытием в среднем 5 секунд
>>> random.expovariate(1  5)
# 5.148957571865031

# Четное целое число от 0 до 100 включительно
>>> random.randrange(10)
# 7

# Even integer from 0 to 100 inclusive
>>> random.randrange(, 101, 2)
26

# Один случайный элемент из последовательности
>>> random.choice()
'draw'

>>> deck = 'ace two three four'.split()
# Перемешать список
>>> random.shuffle(deck)
>>> deck
'four', 'two', 'ace', 'three'

# Четыре образца без замены
>>> random.sample(, k=4)
# 

Имитационные расчеты:

# Шесть вращений колеса рулетки (взвешенная выборка с заменой)
>>> choices(, 18, 18, 2], k=6)
# 

# Сдайте 20 карт без замены из колоды из 52 игральных карт
# и определите пропорцию карт с достоинством в: 
# десять, валет, дама или король.
>>> dealt = sample(, counts=16, 36], k=20)
>>> dealt.count('tens')  20
# 0.15

# Оценка вероятности получения 5 или более попаданий из 7 
# бросаний монеты, которая выпадает орлом в 60% случаев.
>>> def trial():
...     return choices('HT', cum_weights=(0.60, 1.00), k=7).count('H') >= 5
...
>>> sum(trial() for i in range(10_000))  10_000
# 0.4169

>>> # Вероятность того, что медиана из 5 выборок находится в средних двух квартилях
>>> def trial():
...     return 2_500 <= sorted(choices(range(10_000), k=5))[2 < 7_500
...
>>> sum(trial() for i in range(10_000))  10_000
# 0.7958

Пример статистической начальной загрузки с использованием повторной выборки с заменой для оценки доверительного интервала для среднего значения выборки:

# http://statistics.about.com/od/Applications/a/Example-Of-Bootstrapping.htm
from statistics import fmean as mean
from random import choices

data = 41, 50, 29, 37, 81, 30, 73, 63, 20, 35, 68, 22, 60, 31, 95
means = sorted(mean(choices(data, k=len(data))) for i in range(100))
print(f'The sample mean of {mean(data).1f} has a 90% confidence '
      f'interval from {means5.1f} to {means94.1f}')

Пример теста перестановки повторной выборки для определения статистической значимости или Р-значения наблюдаемой разницы между эффектами препарата и плацебо:

# Example from "Statistics is Easy" by Dennis Shasha and Manda Wilson
from statistics import fmean as mean
from random import shuffle

drug = 54, 73, 53, 70, 73, 68, 52, 65, 65
placebo = 54, 51, 58, 44, 55, 52, 42, 47, 58, 46
observed_diff = mean(drug) - mean(placebo)

n = 10_000
count = 
combined = drug + placebo
for i in range(n):
    shuffle(combined)
    new_diff = mean(combined) - mean(combinedlen(drug):])
    count += (new_diff >= observed_diff)

print(f'{n} label reshufflings produced only {count} instances with a difference')
print(f'at least as extreme as the observed difference of {observed_diff.1f}.')
print(f'The one-sided p-value of {count  n.4f} leads us to reject the null')
print(f'hypothesis that there is no difference between the drug and the placebo.')

Моделирование времени прибытия и доставки услуг для многосерверной очереди:

from heapq import heappush, heappop
from random import expovariate, gauss
from statistics import mean, median, stdev

average_arrival_interval = 5.6
average_service_time = 15.0
stdev_service_time = 3.5
num_servers = 3

waits = []
arrival_time = 0.0
servers = 0.0 * num_servers  # time when each server becomes available
for i in range(100_000):
    arrival_time += expovariate(1.0  average_arrival_interval)
    next_server_available = heappop(servers)
    wait = max(0.0, next_server_available - arrival_time)
    waits.append(wait)
    service_duration = gauss(average_service_time, stdev_service_time)
    service_completed = arrival_time + wait + service_duration
    heappush(servers, service_completed)

print(f'Mean wait: {mean(waits).1f}.  Stdev wait: {stdev(waits).1f}.')
print(f'Median wait: {median(waits).1f}.  Max wait: {max(waits).1f}.')

Bookkeeping functions¶

(a=None, version=2)

Initialize the random number generator.

If a is omitted or , the current system time is used. If
randomness sources are provided by the operating system, they are used
instead of the system time (see the function for details
on availability).

If a is an int, it is used directly.

With version 2 (the default), a , , or
object gets converted to an and all of its bits are used.

With version 1 (provided for reproducing random sequences from older versions
of Python), the algorithm for and generates a
narrower range of seeds.

Changed in version 3.2: Moved to the version 2 scheme which uses all of the bits in a string seed.

Deprecated since version 3.9: In the future, the seed must be one of the following types:
NoneType, , , ,
, or .

()

Return an object capturing the current internal state of the generator. This
object can be passed to to restore the state.

Почему это очень плохо?

Как минимум — игроки заметят и в дело вступит эффект отмены.

Как максимум, придется изобретать костыль, чтобы вернуть seed в предыдущее состояние после вызова метода . Если вернуть значение нельзя, потому что «случайные» значения постоянно используются, то придется перед каждым использование Random принудительно проставлять seed.

Это замечательный пример того, как неправильное использование статических классов. В результате мы получим:

  1. Жесткую связность. Неявная завязка на реализацию одного конкретного класса. Он не передается через конструктор, не инжектится через свойство, а мы просто пишем

  2. Каскадное изменение поведения там, где это не нужно, но где используется статическая зависимость.

Real-valued distributions¶

The following functions generate specific real-valued distributions. Function
parameters are named after the corresponding variables in the distribution’s
equation, as used in common mathematical practice; most of these equations can
be found in any statistics text.

()

Return the next random floating point number in the range [0.0, 1.0).

(a, b)

Return a random floating point number N such that for
and for .

The end-point value may or may not be included in the range
depending on floating-point rounding in the equation .

(low, high, mode)

Return a random floating point number N such that and
with the specified mode between those bounds. The low and high bounds
default to zero and one. The mode argument defaults to the midpoint
between the bounds, giving a symmetric distribution.

(alpha, beta)

Beta distribution. Conditions on the parameters are and
. Returned values range between 0 and 1.

(lambd)

Exponential distribution. lambd is 1.0 divided by the desired
mean. It should be nonzero. (The parameter would be called
“lambda”, but that is a reserved word in Python.) Returned values
range from 0 to positive infinity if lambd is positive, and from
negative infinity to 0 if lambd is negative.

(alpha, beta)

Gamma distribution. (Not the gamma function!) Conditions on the
parameters are and .

The probability distribution function is:

          x ** (alpha - 1) * math.exp(-x  beta)
pdf(x) =  --------------------------------------
            math.gamma(alpha) * beta ** alpha
(mu, sigma)

Gaussian distribution. mu is the mean, and sigma is the standard
deviation. This is slightly faster than the function
defined below.

Multithreading note: When two threads call this function
simultaneously, it is possible that they will receive the
same return value. This can be avoided in three ways.
1) Have each thread use a different instance of the random
number generator. 2) Put locks around all calls. 3) Use the
slower, but thread-safe function instead.

(mu, sigma)

Log normal distribution. If you take the natural logarithm of this
distribution, you’ll get a normal distribution with mean mu and standard
deviation sigma. mu can have any value, and sigma must be greater than
zero.

(mu, sigma)

Normal distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation.

(mu, kappa)

mu is the mean angle, expressed in radians between 0 and 2*pi, and kappa
is the concentration parameter, which must be greater than or equal to zero. If
kappa is equal to zero, this distribution reduces to a uniform random angle
over the range 0 to 2*pi.

(alpha)

Pareto distribution. alpha is the shape parameter.

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:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

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»)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45

importrandom

PlayerOne=»Анна»

PlayerTwo=»Алекс»

AnnaScore=

AlexScore=

 
# У каждого кубика шесть возможных значений

diceOne=1,2,3,4,5,6

diceTwo=1,2,3,4,5,6

defplayDiceGame()

«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

foriinrange(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)

returnfirstNumber+SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

 
#Давайте сыграем в кости три раза

foriinrange(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»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Игравкостииспользуетмодульrandom

 
Аннавыигралажеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2

 
Аннавыигралажеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2

 
Алексвыигралжеребьевку.

Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Guide to Random Drawings

RANDOM.ORG is a true random number service that generates
randomness via atmospheric noise. One of the most popular uses of
the service is to hold drawings and lotteries.
Using RANDOM.ORG, you can hold drawings in a
manner that is fair, unbiased and in a way where entrants can easily
convince themselves that you had no influence over who was picked as
winner. This page explains how to do that.

Blog and Business Giveaways

New! → Check out Video Tutorial #1 to see how the Third-Party Draw
Service works.

  1. Register for a RANDOM.ORG account with at least $4.95 worth of credit. This is enough for
    one drawing with up to 500 entrants and multiple
    winners, and you can always top up later if you like.
  2. Login to your account and go to the Third-Party Draw Service and begin an
    entrant-accessible drawing.
  3. When the service asks you to upload your entrant list, use the
    email addresses for your entrants. RANDOM.ORG will keep these
    addresses confidential and never send emails to them.
  4. When the draw is completed, you receive a link to a record of
    the drawing, which you can post on your blog or
    web site. Someone who participated in the drawing can go to this record and enter their email address to confirm
    that they really were entered into the drawing and
    whether they won.

This approach lets the entrants in your drawing verify that the drawing was held as you promised
(e.g., on a particular date), whether they were included as entrants
and whether they were picked as winners.

Questions? As always, feel free to get in touch or see the , which concerns the
Third-Party Draw Service.

Audited Lotteries and Sweepstakes

If you are a PR company, a media company, a charity or a
professional lottery operator, you may not want your drawings to be publically visible, but you do want the
records to be available to your auditors. In this case, the best
way to hold random drawings is as follows:

  1. Estimate the number of entrants in your drawing and use the Price Calculator to
    see how much it will cost. For large individual drawings or many drawings over a
    period of time, you can inquire for a quote on
    a flat fee pricing or bulk discount.
  2. Register for a RANDOM.ORG account with sufficient credit to cover your draw. If you end up
    having more entrants than expected, you can add the remaining
    credit later.
  3. Login to your account and go to the Third-Party Draw Service and begin a
    private drawing.
  4. When the service asks you to upload your entrant list, your
    can use entrant names, database identifiers, email addresses,
    phone numbers or any other alphanumeric string that identifies the
    entrants uniquely. These identifiers will remain completely
    confidential, available only to you and any auditors that you
    give access to your account.
  5. When the draw is completed, you receive a link to a record of
    the drawing. The record is private, meaning that
    the details are only visible when you are logged in. To
    facilitate auditing, you will need to provide your auditors with
    your RANDOM.ORG login and password, so they can review your
    records.

Please see the description of
the Third-Party Draw Service for further details.

1998-2021 RANDOM.ORGFollow us: | Terms and ConditionsAbout Us

Functions for sequences¶

(seq)

Return a random element from the non-empty sequence seq. If seq is empty,
raises .

(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

Return a k sized list of elements chosen from the population with replacement.
If the population is empty, raises .

If a weights sequence is specified, selections are made according to the
relative weights. Alternatively, if a cum_weights sequence is given, the
selections are made according to the cumulative weights (perhaps computed
using ). For example, the relative weights
are equivalent to the cumulative weights
. Internally, the relative weights are converted to
cumulative weights before making selections, so supplying the cumulative
weights saves work.

If neither weights nor cum_weights are specified, selections are made
with equal probability. If a weights sequence is supplied, it must be
the same length as the population sequence. It is a
to specify both weights and cum_weights.

The weights or cum_weights can use any numeric type that interoperates
with the values returned by (that includes
integers, floats, and fractions but excludes decimals). Behavior is
undefined if any weight is negative. A is raised if all
weights are zero.

For a given seed, the function with equal weighting
typically produces a different sequence than repeated calls to
. The algorithm used by uses floating
point arithmetic for internal consistency and speed. The algorithm used
by defaults to integer arithmetic with repeated selections
to avoid small biases from round-off error.

New in version 3.6.

Changed in version 3.9: Raises a if all weights are zero.

(x, random)

Shuffle the sequence x in place.

The optional argument random is a 0-argument function returning a random
float in [0.0, 1.0); by default, this is the function .

To shuffle an immutable sequence and return a new shuffled list, use
instead.

Note that even for small , the total number of permutations of x
can quickly grow larger than the period of most random number generators.
This implies that most permutations of a long sequence can never be
generated. For example, a sequence of length 2080 is the largest that
can fit within the period of the Mersenne Twister random number generator.

Deprecated since version 3.9, will be removed in version 3.11: The optional parameter random.

Official iPhone and Android App

Our official app brings the six most popular RANDOM.ORG randomizers directly on to your iPhone or Android smartphone. We spent a lot of
time getting it just right, so to cover the costs, we have decided
to make some of the randomizers paid, i.e., you need to unlock each for
a small fee – or unlock them all at once and get a solid
discount. Once a randomizer is unlocked, you can use it as much as you
like.

Coin Flipper

The Coin Flipper contains a total of 100 coins from all
over the world, which have been donated by RANDOM.ORG fans
over the years. To flip a coin, simply tap the randomize button. To
see the full coin selection, tap the little settings cog in
the top left corner of the screen. Our favourite coins are
the Ancient Roman ones and the US Challenge Coins. The
history area shows your past coin flips.

FREE
Coin Flipper is unlocked when you download the app. You can
use it as much as you like at no cost.

Download for iPhone | Download for Android

Dice Roller

The Dice Roller can roll up to six 6-sided dice in one go.
Tap the number to select how many you want. The history area
shows your past rolls.

In-App
Purchase Dice Roller is a paid mode that must be
unlocked for a small fee. Once you’ve unlocked it, you can
use
it as much as you like.

Download for iPhone | Download for Android

Card Shuffler

The Card Shuffler lets you shuffle decks of cards and turn
the cards over one at a time. You can choose whether to
include jokers or not in your deck by tapping the settings cog
in the top left corner of the screen.

In-App
Purchase Card Shuffler is a paid mode that must be unlocked for a small fee.
Once you’ve unlocked it, you can use it as much
as you like.

Download for iPhone | Download for Android

Lotto Quick Pick

Lotto Quick Pick knows over 150 lotteries from around the
world. No other lottery quick pick (that we know of) uses
atmospheric noise to generate your lottery numbers. To change
your region, tap the little settings cog in the top left
corner. If your lottery isn’t included, you can contact us
and we’ll add it.

In-App
Purchase Lotto Quick Pick is a paid mode that must be
unlocked for a small fee. Once you’ve unlocked it, you can
use it as much as you like.

Download for iPhone | Download for Android

Integer Generator

The Integer Generator can generate true random numbers for
any purpose you like. Simply enter your minimum and maximum
values and tap the randomize button.

In-App
Purchase Integer Generator is a paid mode that must be
unlocked for a small fee. Once you’ve unlocked it, you can
use it as much as you like.

Download for iPhone | Download for Android

List Randomizer

List Randomizer lets you make your own lists of items and
randomize them when you like. Not sure what to have for
dinner or which film to watch? List Randomizer to the rescue.
Particularly popular with teachers who need to quiz students randomly in class.

In-App
Purchase List Randomizer is a paid mode that
must be unlocked for a small fee. Once you’ve unlocked it,
you can use it as much as you like.

Download for iPhone | Download for Android

 

1998-2021 RANDOM.ORGFollow us: | Terms and ConditionsAbout Us

Choosing Order

If you have a group of people and you need to designate them into a specific order, one way this can be done is to assign each person a number. You can then use the tool to decide the order of each person in the group. For example, if you have 10 people that you need to have randomly lined up, you can assign each a number and then generate a list of random numbers for all ten in the numbers generator. The top number generated would place the person assigned the first spot to that place with the other people in the group moved to the appropriate places from there. This way the numbers generator gives each person a random position.

Предыстория

Все началось с того, что я заметил, как в игре, в которой уровни генерировались процедурно, противники начали вести себя одинаково каждый раз при восстановлении старого уровня (вышел из игры, при повторном заходе, тебе предложили продолжить). Когда уровень начинался заново у противников была одна и та же комбинация поведений: сначала налево, потом стреляют, потом от игрока и опять стреляют.

После долгого исследования плагина и кода поведения мобов я нашел проблемное место. Это была одна безобидная строчка в проекте с больше чем 100 сборками и больше чем 60000 строк кода.

Эта строка выглядела так:

По факту эта строка просто позволяла загрузить ранее сгенерированный уровень. Но неявно, так же, она проставляла один единственный seed для всего класса

Другие функции генерации распределений

Функциональные параметры появляются после соответствующих переменных в уравнении распределения, которые используются в общей математической практике; большинство этих уравнений можно найти в любом статистическом тексте.

random.random()Возвращает случайное число с плавающей точкой в диапазоне [0.0, 1.0).

Копировать

random.uniform(a, b)Возвращает случайное число с плавающей точкой таким образом, чтобы для и для .

Копировать

Конечное значение будет или не будет включено в диапазон в зависимости от округления float в уравнении .

random.triangular(low, high, mode)Возвращает случайное число с плавающей точкой , так, что и с указанным между этими границами. Границы и по умолчанию равны 0 и 1.

Копировать

Аргумент по умолчанию совпадает с серединой между границами, предоставляя симметричное распределение.

random.betavariate(alpha, beta)Бета-распределение. Условиями для аргументов являются и . Возвращаемые значения варьируются от 0 до 1.

Копировать

random.expovariate(lambd)Экспоненциальное распределение. равно 1.0, деленное на желаемое среднее значение. Оно должно быть отличным от нуля (Параметр будет называться «лямбда», но это зарезервированное слово в Python). Возвращаемые значения варьируются от 0 до положительной бесконечности, если положительный, и от отрицательной бесконечности до 0, если отрицателен.

Копировать

random.gammavariate(alpha, beta)Гамма-распределение (Не гамма-функция!). Условиями для параметров являются и .

Копировать

Функция распределения вероятности:

random.gauss(mu, sigma)Гауссовское распределение. — среднее значение, а — стандартное отклонение. Она немного быстрее, чем функция , обозначенная ниже.

Копировать

random.lognormvariate(mu, sigma)Нормальное распределение логарифма. Если вы берете натуральный логарифм этого распределения, вы получите нормальное распределение со средним и стандартным отклонением . может иметь любое значение, а должно быть больше нуля.

Копировать

random.normalvariate(mu, sigma)Нормальное распределение. — среднее значение, а — стандартное отклонение.

Копировать

random.vonmisesvariate(mu, kappa) — средний угол, выраженный в радианах от 0 до 2pi, а — параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю.

Копировать

Если равен нулю, это распределение сводится к равномерному случайному углу в диапазоне от 0 до 2pi.

random.paretovariate(alpha)Распределение Парето. — параметр формы.

Копировать

random.weibullvariate(alpha, beta)Распределение Вейбулла. — параметр масштаба, а — параметр формы.

Копировать

Функции для получения целых «случайных» чисел – randint() и randrange()

Функции и генерируют псевдослучайные целые числа. Первая из них наиболее простая и всегда принимает только два аргумента – пределы целочисленного диапазона, из которого выбирается любое число:

>>> random.randint(0, 10)
6

или (если импортировались отдельные функции):

>>> randint(100, 200)
110

В случае обе границы включаются в диапазон, т. е. на языке математики отрезок описывается как .

Числа могут быть отрицательными:

>>> random.randint(-100, 10)
-83
>>> random.randint(-100, -10)
-38

Но первое число всегда должно быть меньше или, по-крайней мере, равно второму. То есть a <= b.

Функция сложнее. Она может принимать один аргумент, два или даже три. Если указан только один, то она возвращает случайное число от 0 до указанного аргумента. Причем сам аргумент в диапазон не входит. На языке математики – это [0; a).

>>> random.randrange(10)
4

Или:

>>> randrange(5)
0

Если в передается два аргумента, то она работает аналогично за одним исключением. Верхняя граница не входит в диапазон, т. е. [a; b).

>>> random.randrange(5, 10)
9
>>> random.randrange(1, 2)
1

Здесь результатом второго вызова всегда будет число 1.

Если в передается три аргумента, то первые два – это границы диапазона, как в случае с двумя аргументами, а третий – так называемый шаг. Если, например, функция вызывается как , то «случайное» число будет выбираться из чисел 10, 13, 16, 19:

>>> random.randrange(10, 20, 3)
13
>>> random.randrange(10, 20, 3)
19
>>> random.randrange(10, 20, 3)
10

Функции управления генератором

random.seed(a=None, version=2)Инициализирует (запускает) генератор случайных чисел.Если не задан или , используется текущее системное время. Если источники случайности предоставляются операционной системой, они используются вместо системного времени (см. функцию для получения подробной информации).Используется значение , если оно (целое число).

Копировать

При (по умолчанию), объекты , , или преобразуются в и все его биты используются.

При (для воспроизведения случайных последовательностей из более старых версий Python), алгоритм для и вырабатывает более узкий диапазон посева.

random.getstate()Возвращает объект, фиксирующий текущее внутреннее состояние генератора. Этот объект может быть передан в для возобновления состояния.

Копировать

random.setstate(state) должен быть получен из предыдущего вызова. И восстановит внутреннее состояние генератора до такого, которое было получено из вызова .

random.getrandbits(k)Возвращает Python со случайными битами . Этот метод поставляется вместе с генератором MersenneTwister, в то время как другие генераторы могут также предоставлять его как необязательную часть API.

Копировать

При возможности, включает для обработки диапазонов величины.

Where are random numbers useful?

You might be organizing a charity lottery, a giveaway, a sweepstakes, etc. and you need to draw a winner — this generator is for you! It is completely unbiased and outside of your control, so you can assure your crowd of the fairness of the draw, which might not be true if you are using standard methods like rolling a dice. If you need to choose several among the participants instead, just select the number of unique numbers you want generated by our random number picker and you are all set. However, it is usually best to draw the winners one after another, to keep the tension for longer (discarding repeat draws as you go).

A random number generator is also useful if you need to decide who goes first in some game or activity, such as board games, sport games and sports competitions. The same is true if you need to decide the participation order for multiple players / participants.

Nowadays, a number of government-run and private lotteries and lottery games are using software RNGs instead of more traditional drawing methods. RNGs are also used to determine the outcomes of all modern slot machines.

Finally, random numbers are also useful in statistics and simulations, where they might be generated from distributions different than the uniform, e.g. a normal distribution, a binomial distribution, a power distribution, pareto distribution… For such use-cases a more sophisticated software is required.

Создание случайного пароля пользователя

Для того , чтобы создать случайный пароль пользователя , можно использовать символы , представленные в модуле. В частности для знаков пунктуации, для букв и для цифр:

Затем мы можем объединить все эти символы в имени с именем :

Удалите любой из них, чтобы создать пул символов с меньшим количеством элементов.

После этого, мы можем использовать для генерации пароля. Для пароля длиной 10:

Обратите внимание , что другие процедуры , сделанные немедленно доступны в модуле — такие , как , и т.д. — не подходит для криптографических целей

За кулисами, эти процедуры использовать Вихрь Мерсенна ПСЧ , который не удовлетворяет требованиям , предъявляемым к CSPRNG . Таким образом, в частности, вам не следует использовать какие-либо из них для создания паролей, которые вы планируете использовать. Всегда используйте экземпляр , как показано выше.

Начиная с Python 3.6 доступен модуль `секреты`, который предоставляет криптографически безопасную функциональность. Процитировав , чтобы сгенерировать * «десятибуквенный буквенно-цифровой пароль, содержащий как минимум один символ в нижнем регистре, как минимум один символ в верхнем регистре и как минимум три цифры», * вы можете: импортировать строку alphabet = string.ascii_letters + string.digits, а True: пароль = » .join (выбор (алфавит) для i в диапазоне (10)) if (любой (c.islower () для c в пароле) и любой (c. isupper () для c в пароле) и sum (c.isdigit () для c в пароле)> = 3): break

Но ведь Unity заботится об объеме используемой ОЗУ

Нет, не заботится. Это пример плохого архитектурного решения, когда решили использовать ГПСЧ внутри реализации самого движка и одновременно предоставить доступ из C#. Объект загрузится и на протяжении жизни приложения будет всего один экземпляр в памяти. Это параллельно привносит новое неочевидное поведение и обязывает нас использовать один экземпляр Random на весь проект.

Невозможно заранее предсказать какое именно поведение потребуется пользователям. Но дать им право выбора надо.

Вот еще список потенциальных проблем, с которыми можно столкнуться:

  • Если внутри движка используется то, мы получим неожиданное поведение компонентов, предоставляемые Unity,

  • Скомпилированный в *.dll плагин устанавливает seed. И каждый раз перед вызовом придется проставлять seed. Решить это можно только через декомпиляцию (если финальная библиотека не обфусцирована).

Метод sample(population, k) из модуля random

Метод используется, когда требуется выбрать несколько элементов из заданной последовательности .

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

Пример использования в Python:

Python

import random

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

1
2
3
4
5

importrandom

list=2,5,8,9,12

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

Вывод:

Shell

random.sample()

1 random.sample()5,12,2
Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector