إنشاء أعداد عشرية وأعداد صحيحة عشوائية في Python ، بما في ذلك random () و randrange () و randint ()

يمكن إنشاء الأرقام العشوائية باستخدام وظائف عشوائية () وموحدة () و randange () و randint () في الوحدة النمطية العشوائية لمكتبة Python القياسية.

• random — Generate pseudo-random numbers — Python 3.10.2 Documentation

يتم تضمين الوحدة النمطية العشوائية في المكتبة القياسية ، لذلك لا يلزم تثبيت إضافي. بالطبع ، تحتاج إلى استيراده.

يتم توفير المعلومات التالية هنا.

• random.random()(رقم النقطة العائمة بين 0.0 و 1.0)
• random.uniform()(أي نطاق من أرقام الفاصلة العائمة)
• إنشاء أرقام عشوائية تتبع التوزيع الطبيعي ، التوزيع الغوسي ، إلخ.
• random.randrange()(عدد صحيح من المدى والخطوة التعسفية)
• random.randint()(عدد صحيح في أي نطاق)
• إنشاء قائمة بأرقام عشوائية كعناصر
  • قائمة أرقام الفاصلة العائمة العشوائية
  • قائمة أعداد صحيحة عشوائية
• قم بتهيئة مولد الأرقام العشوائية (إصلاح أصل الرقم العشوائي)

راجع المقالة التالية حول كيفية استخراج عناصر قائمة بشكل عشوائي أو فرزها.

• مقالات ذات صلة:تحديد عناصر عشوائية من قائمة في بايثون باستخدام الاختيار () ، والعينة () ، والاختيارات ()

random.random()(رقم النقطة العائمة بين 0.0 و 1.0)

تُنشئ وظيفة الوحدة النمطية العشوائية random () رقمًا عشوائيًا للفاصلة العائمة من النوع float يتراوح بين 0.0 و 1.0.

• random.random() — Generate pseudo-random numbers — Python 3.10.2 Documentation

import random

print(random.random())
# 0.4496839011176701

random.uniform()(أي نطاق من أرقام الفاصلة العائمة)

uniform(a, b)تولد وظائف هذه الوحدة النمطية العشوائية أعدادًا عشوائية من نوع تعويم رقم الفاصلة العائمة في أي من النطاقات التالية

• a <= n <= b
• b <= n <= a

• random.uniform() — Generate pseudo-random numbers — Python 3.10.2 Documentation

import random

print(random.uniform(100, 200))
# 175.26585048238275

يمكن أن تكون الوسيطتان أكبر أو أصغر ؛ إذا كانت متساوية ، فإنها بطبيعة الحال ستعيد هذه القيمة فقط. القيمة المعادة هي دائما عدد عشري.

print(random.uniform(100, -100))
# -27.82338731501028

print(random.uniform(100, 100))
# 100.0

يمكن أيضًا تحديد الوسيطة على أنها عدد عائم.

print(random.uniform(1.234, 5.637))
# 2.606743596829249

يعتمد تضمين قيمة b في النطاق على التقريب التالي ، كما هو موثق.
a + (b-a) * random.random()

ما إذا كانت قيمة نقطة النهاية ب في النطاق أم لا يعتمد على تقريب النقطة العائمة في المعادلة التالية
a + (b-a) * random()
random.uniform() — Generate pseudo-random numbers — Python 3.10.2 Documentation

إنشاء أرقام عشوائية تتبع التوزيع الطبيعي ، التوزيع الغوسي ، إلخ.

تولد الدالتان العشوائية () والموحدة () أعلاه أرقامًا عشوائية موزعة بشكل منتظم ، ولكن هناك أيضًا وظائف لتوليد أرقام الفاصلة العائمة التي تتبع التوزيع التالي.

• توزيع بيتا:random.betavariate()
• توزع استثنائى:random.expovariate()
• توزيع جاما:random.gammavariate()
• التوزيع البياني:random.gauss()
• التوزيع اللوغاريتمي الطبيعي:random.lognormvariate()
• التوزيع الطبيعي:random.normalvariate()
• توزيع فون ميزس:random.vonmisesvariate()
• توزيع باريتو:random.paretovariate()
• توزيع ويبل:random.weibullvariate()

يتم تحديد معلمات كل توزيع بواسطة الوسائط. انظر الوثائق الرسمية للحصول على التفاصيل.

• Real-valued distributions — Generate pseudo-random numbers — Python 3.10.2 Documentation

random.randrange()(عدد صحيح من المدى والخطوة التعسفية)

randrange(start, stop, step)
ترجع وظيفة هذه الوحدة النمطية العشوائية عنصرًا تم اختياره عشوائيًا من العناصر التالية.
range(start, stop, step)

• random.randrange() — Generate pseudo-random numbers — Python 3.10.2 Documentation

كما هو الحال مع range () ، يمكن حذف الوسيطات start و step. إذا تم حذفها ، ابدأ = 0 والخطوة = 1.

import random

print(list(range(10)))
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

print(random.randrange(10))
# 5

يمكن تعيين خطوة الوسيطة لتوليد عدد صحيح عشوائي زوجي أو فردي ، أو عدد صحيح عشوائي مضاعف لثلاثة.

على سبيل المثال ، إذا كانت البداية زوجية والخطوة = 2 ، فيمكن الحصول على أعداد صحيحة زوجية فقط في النطاق بشكل عشوائي.

print(list(range(10, 20, 2)))
# [10, 12, 14, 16, 18]

print(random.randrange(10, 20, 2))
# 18

random.randint()(عدد صحيح في أي نطاق)

randint(a, b)
دالة هذه الوحدة النمطية العشوائية ترجع العدد الصحيح العشوائي التالي.
a <= n <= b
randrange(a, b + 1)ما يعادل هذا ؛ لاحظ أن قيمة b مدرجة أيضًا في النطاق.

• random.randint() — Generate pseudo-random numbers — Python 3.10.2 Documentation

print(random.randint(50, 100))
# print(random.randrange(50, 101))
# 74

إنشاء قائمة بأرقام عشوائية كعناصر

في هذا القسم ، سنشرح كيفية استخدام الوحدة العشوائية للمكتبة القياسية لإنشاء قائمة بأرقام عشوائية كعناصر.

قائمة الأرقام العشوائية بعوم الفاصلة العائمة

لإنشاء قائمة تكون عناصرها أرقامًا عشوائية للفاصلة العائمة ، اجمع بين الدالتين العشوائية () والوحدة () مع تدوين قائمة الفهم.

import random

print([random.random() for i in range(5)])
# [0.5518201298350598, 0.3476911314933616, 0.8463426180468342, 0.8949046353303931, 0.40822657702632625]

في المثال أعلاه ، يتم استخدام range () ، ولكن القوائم و tuple ممكنة أيضًا للعدد المطلوب من العناصر. لمزيد من التفاصيل حول List Comprehensions ، يرجى الرجوع إلى المقالة التالية.

• مقالات ذات صلة:استخدام تدوين قائمة Python

قائمة أعداد صحيحة كثافة العمليات العشوائية

عند إنشاء قائمة تكون عناصرها أرقامًا عشوائية صحيحة ، فإن الجمع بين randange () و randint () أعلاه مع تدوين list comprehension قد ينتج عنه قيم مكررة.

print([random.randint(0, 10) for i in range(5)])
# [8, 5, 7, 10, 7]

إذا كنت تريد عمل تسلسل عشوائي من الأعداد الصحيحة دون تكرار ، فاستخرج عناصر النطاق () بنطاق عشوائي باستخدام random.sample ().

print(random.sample(range(10), k=5))
# [6, 4, 3, 7, 5]

print(random.sample(range(100, 200, 10), k=5))
# [130, 190, 140, 150, 170]

لمزيد من المعلومات حول random.sample () ، يرجى الرجوع إلى المقالة التالية.

• مقالات ذات صلة:تحديد عناصر عشوائية من قائمة في بايثون باستخدام الاختيار () ، والعينة () ، والاختيارات ()

قم بتهيئة مولد الأرقام العشوائية (إصلاح أصل الرقم العشوائي)

من خلال إعطاء عدد صحيح تعسفي لبذرة وظيفة الوحدة العشوائية () ، يمكن إصلاح العدد الأولي العشوائي ويمكن تهيئة مولد الأرقام العشوائية.

بعد التهيئة بنفس الأصل ، يتم دائمًا إنشاء القيمة العشوائية بنفس الطريقة.

random.seed(0)
print(random.random())
# 0.8444218515250481

print(random.random())
# 0.7579544029403025

random.seed(0)
print(random.random())
# 0.8444218515250481

print(random.random())
# 0.7579544029403025