Gere números inteiros aleatórios entre 0 e 9

Como posso gerar números inteiros aleatórios entre 0 e 9 (inclusive) em Python?

Por exemplo, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,9

Tentar:

from random import randrange
print(randrange(10))

Mais informações: http://docs.python.org/library/random.html#random.randrange

import random
print(random.randint(0,9))

random.randint(a, b)

Retorne um número inteiro aleatório N tal que a <= N <= b.

Documentos: https://docs.python.org/3.1/library/random.html#random.randint

Tente o seguinte:

from random import randrange, uniform

# randrange gives you an integral value
irand = randrange(0, 10)

# uniform gives you a floating-point value
frand = uniform(0, 10)

from random import randint

x = [randint(0, 9) for p in range(0, 10)]

Isso gera 10 números inteiros pseudo-aleatórios no intervalo de 0 a 9, inclusive.

O secretsmódulo é novo no Python 3.6. Isso é melhor que o randommódulo para criptografia ou segurança.

Para imprimir aleatoriamente um número inteiro no intervalo inclusivo de 0 a 9:

from secrets import randbelow
print(randbelow(10))

Para detalhes, consulte PEP 506 .

Escolha o tamanho da matriz (neste exemplo, eu escolhi o tamanho para 20). E então, use o seguinte:

import numpy as np   
np.random.randint(10, size=(1, 20))

Você pode esperar ver uma saída do seguinte formato ( números inteiros aleatórios diferentes serão retornados toda vez que você a executar; portanto, você pode esperar que os números inteiros na matriz de saída sejam diferentes do exemplo dado abaixo ).

array([[1, 6, 1, 2, 8, 6, 3, 3, 2, 5, 6, 5, 0, 9, 5, 6, 4, 5, 9, 3]])

Tente isso através random.shuffle

>>> import random
>>> nums = range(10)
>>> random.shuffle(nums)
>>> nums
[6, 3, 5, 4, 0, 1, 2, 9, 8, 7]

Eu tentaria um dos seguintes:

1.> numpy.random.randint

import numpy as np
X1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))

print (X1)
>>> array([3, 0, 9, 0, 5, 7, 6, 9, 6, 7, 9, 6, 6, 9, 8])

2.> numpy.random.uniform

import numpy as np
X2 = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)

print (X2)
>>> array([8, 3, 6, 9, 1, 0, 3, 6, 3, 3, 1, 2, 4, 0, 4])

3.> random.randrange

from random import randrange
X3 = [randrange(10) for i in range(15)]

print (X3)
>>> [2, 1, 4, 1, 2, 8, 8, 6, 4, 1, 0, 5, 8, 3, 5]

4.> random.randint

from random import randint
X4 = [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]

print (X4)
>>> [6, 2, 6, 9, 5, 3, 2, 3, 3, 4, 4, 7, 4, 9, 6]

Rapidez:

► np.random.randint é o mais rápido , seguido por np.random.uniform e random.randrange . random.randint é o mais lento .

► O np.random.randint e o np.random.uniform são muito mais rápidos (~ 8 a 12 vezes mais rápidos) do que random.randrange e random.randint .

%timeit np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))
>> 1.64 µs ± 7.83 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)
>> 2.15 µs ± 38.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit [randrange(10) for i in range(15)]
>> 12.9 µs ± 60.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]
>> 20 µs ± 386 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

Notas:

1.> np.random.randint gera números inteiros aleatórios no intervalo semiaberto [baixo, alto).

2.> np.random.uniform gera números uniformemente distribuídos no intervalo semiaberto [baixo, alto).

3.> random.randrange (stop) gera um número aleatório a partir do intervalo (start, stop, step).

4.> random.randint (a, b) retorna um número inteiro aleatório N tal que a <= N <= b.

5.> astype (int) lança a matriz numpy no tipo de dados int.

6.> Eu escolhi size = (15,). Isso fornecerá uma matriz numpy de comprimento = 15.

No caso de números contínuos randintou randrangeprovavelmente as melhores opções, mas se você tiver vários valores distintos em uma sequência (ou seja, a list), também poderá usar choice:

>>> import random
>>> values = list(range(10))
>>> random.choice(values)
5

choice também funciona para um item de uma amostra não contínua:

>>> values = [1, 2, 3, 5, 7, 10]
>>> random.choice(values)
7

Se você precisar "criptograficamente forte", também existe um secrets.choiceno python 3.6 e mais recente:

>>> import secrets
>>> values = list(range(10))
>>> secrets.choice(values)
2

Enquanto muitas postagens demonstram como obter um número inteiro aleatório, a pergunta original pergunta como gerar um número inteiro aleatório s (plural):

Como posso gerar números inteiros aleatórios entre 0 e 9 (inclusive) em Python?

Para maior clareza, aqui demonstramos como obter vários números aleatórios.

Dado

>>> import random


lo = 0
hi = 10
size = 5

Código

Múltiplos Inteiros Aleatórios

# A
>>> [lo + int(random.random() * (hi - lo)) for _ in range(size)]
[5, 6, 1, 3, 0]

# B
>>> [random.randint(lo, hi) for _ in range(size)]
[9, 7, 0, 7, 3]

# C
>>> [random.randrange(lo, hi) for _ in range(size)]
[8, 3, 6, 8, 7]

# D
>>> lst = list(range(lo, hi))
>>> random.shuffle(lst)
>>> [lst[i] for i in range(size)]
[6, 8, 2, 5, 1]

# E
>>> [random.choice(range(lo, hi)) for _ in range(size)]
[2, 1, 6, 9, 5]

Amostra de Inteiros Aleatórios

# F
>>> random.choices(range(lo, hi), k=size)
[3, 2, 0, 8, 2]

# G
>>> random.sample(range(lo, hi), k=size)
[4, 5, 1, 2, 3]

Detalhes

Algumas postagens demonstram como gerar nativamente vários números aleatórios. ¹ Aqui estão algumas opções que abordam a questão implícita:

• A : random.randomretorna um flutuador aleatório no intervalo[0.0, 1.0)
• B : random.randintretorna um número inteiro aleatório Ntal quea <= N <= b
• C : random.randrangealias pararandint(a, b+1)
• D : random.shuffleembaralha uma sequência no lugar
• E : random.choiceretorna um elemento aleatório da sequência não vazia
• F : random.choicesretorna kseleções de uma população (com substituição, Python 3.6+)
• G : random.sampleretorna kseleções únicas de uma população (sem substituição): ²

Veja também a palestra de R. Hettinger sobre Chunking e Aliasing usando exemplos do randommódulo.

Aqui está uma comparação de algumas funções aleatórias na Biblioteca Padrão e Numpy:

| | random                | numpy.random                     |
|-|-----------------------|----------------------------------|
|A| random()              | random()                         |
|B| randint(low, high)    | randint(low, high)               |
|C| randrange(low, high)  | randint(low, high)               |
|D| shuffle(seq)          | shuffle(seq)                     |
|E| choice(seq)           | choice(seq)                      |
|F| choices(seq, k)       | choice(seq, size)                |
|G| sample(seq, k)        | choice(seq, size, replace=False) |

Você também pode converter rapidamente uma das muitas distribuições no Numpy em uma amostra de números inteiros aleatórios. ³

Exemplos

>>> np.random.normal(loc=5, scale=10, size=size).astype(int)
array([17, 10,  3,  1, 16])

>>> np.random.poisson(lam=1, size=size).astype(int)
array([1, 3, 0, 2, 0])

>>> np.random.lognormal(mean=0.0, sigma=1.0, size=size).astype(int)
array([1, 3, 1, 5, 1])

_{¹ Ou seja, John Lawrence Aspden, @ST Mohammed, @SiddTheKid, @ user14372, @zangw, et al. ² @prashanth menciona este módulo mostrando um número inteiro. ³ Demonstrado por @Siddharth Satpathy}

se você deseja usar numpy, use o seguinte:

import numpy as np
print(np.random.randint(0,10))

>>> import random
>>> random.randrange(10)
3
>>> random.randrange(10)
1

Para obter uma lista de dez amostras:

>>> [random.randrange(10) for x in range(10)]
[9, 0, 4, 0, 5, 7, 4, 3, 6, 8]

Gerando números inteiros aleatórios entre 0 e 9.

import numpy
X = numpy.random.randint(0, 10, size=10)
print(X)

Resultado:

[4 8 0 4 9 6 9 9 0 7]

random.sample é outro que pode ser usado

import random
n = 1 # specify the no. of numbers
num = random.sample(range(10),  n)
num[0] # is the required number

A melhor maneira é usar a função Aleatória de importação

import random
print(random.sample(range(10), 10))

ou sem nenhuma importação de biblioteca:

n={} 
for i in range(10):
    n[i]=i

for p in range(10):
    print(n.popitem()[1])

aqui o popitems remove e retorna um valor arbitrário do dicionário n.

Essa é mais uma abordagem matemática, mas funciona 100% do tempo:

Digamos que você queira usar a random.random()função para gerar um número entre ae b. Para conseguir isso, basta fazer o seguinte:

num = (b-a)*random.random() + a;

Claro, você pode gerar mais números.

Na página de documentação do módulo aleatório :

Aviso: Os geradores pseudo-aleatórios deste módulo não devem ser usados ​​para fins de segurança. Use os.urandom () ou SystemRandom se precisar de um gerador de números pseudo-aleatórios criptograficamente seguro.

random.SystemRandom , que foi introduzido no Python 2.4, é considerado criptograficamente seguro . Ele ainda está disponível no Python 3.7.1, que é atual no momento da escrita.

>>> import string
>>> string.digits
'0123456789'
>>> import random
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'8'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'1'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'8'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'5'

Em vez de string.digits, rangepoderia ser usado por algumas das outras respostas, talvez junto com uma compreensão. Misture e combine de acordo com suas necessidades.

O OpenTURNS permite não apenas simular números inteiros aleatórios, mas também definir a distribuição associada à UserDefinedclasse definida.

A seguir, são simulados 12 resultados da distribuição.

import openturns as ot
points = [[i] for i in range(10)]
distribution = ot.UserDefined(points) # By default, with equal weights.
for i in range(12):
    x = distribution.getRealization()
    print(i,x)

Isso imprime:

0 [8]
1 [7]
2 [4]
3 [7]
4 [3]
5 [3]
6 [2]
7 [9]
8 [0]
9 [5]
10 [9]
11 [6]

Os colchetes estão lá porque xexiste Pointem uma dimensão. Seria mais fácil gerar os 12 resultados em uma única chamada para getSample:

sample = distribution.getSample(12)

produziria:

>>> print(sample)
     [ v0 ]
 0 : [ 3  ]
 1 : [ 9  ]
 2 : [ 6  ]
 3 : [ 3  ]
 4 : [ 2  ]
 5 : [ 6  ]
 6 : [ 9  ]
 7 : [ 5  ]
 8 : [ 9  ]
 9 : [ 5  ]
10 : [ 3  ]
11 : [ 2  ]

Mais detalhes sobre este tópico estão aqui: http://openturns.github.io/openturns/master/user_manual/_generated/openturns.UserDefined.html

Eu tive melhor sorte com isso para Python 3.6

str_Key = ""                                                                                                
str_RandomKey = ""                                                                                          
for int_I in range(128):                                                                                    
      str_Key = random.choice('0123456789')
      str_RandomKey = str_RandomKey + str_Key 

Basta adicionar caracteres como 'ABCD' e 'abcd' ou '^! ~ = -> <' para alterar o conjunto de caracteres para retirar, altere o intervalo para alterar o número de caracteres gerados.