0から9までのランダムな整数を生成する

Pythonで0から9までの整数をランダムに生成するにはどうすればよいですか？

たとえば、0、1、2、3、4、5、6、7、8、9

試してください：

from random import randrange
print(randrange(10))

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

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

random.randint(a, b)

a <= N <= bとなるようなランダムな整数Nを返します。

ドキュメント：https : //docs.python.org/3.1/library/random.html#random.randint

これを試して：

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)]

これにより、0〜9の範囲の10個の疑似乱数整数が生成されます。

このsecretsモジュールはPython 3.6の新機能です。これはrandom、暗号化またはセキュリティ用途のモジュールよりも優れています。

0から9までの範囲の整数をランダムに出力するには、次のように入力します。

from secrets import randbelow
print(randbelow(10))

詳細については、PEP 506を参照してください。

配列のサイズを選択します（この例では、サイズを20に選択しています）。次に、以下を使用します。

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

次の形式の出力が表示されることが期待できます（実行するたびに異なるランダムな整数が返されます。したがって、出力配列の整数は以下の例とは異なることが予想されます）。

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

これを試してみてください random.shuffle

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

次のいずれかを試します。

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]

速度：

► np.random.randintがある最速に続く、np.random.uniformとrandom.randrange。random.randintが最も遅いです。

►np.random.randintとnp.random.uniformは、どちらもrandom.randrangeとrandom.randintよりもはるかに高速です（約8〜12倍高速）。

%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)

ノート：

1.> np.random.randintは、半開区間[低、高）にわたってランダムな整数を生成します。

2.> np.random.uniformは、半開区間[低、高）にわたって均一に分散された数値を生成します。

3.> random.randrange（stop）は、range（start、stop、step）から乱数を生成します。

4.> random.randint（a、b）は <= N <= bのようなランダムな整数Nを返します。

5.> astype（int）は、numpy配列をintデータ型にキャストします。

6.>サイズ=（15、）を選択しました。これにより、長さ= 15の派手な配列が得られます。

連続した数値の場合、randintまたはrandrangeおそらく最良の選択ですが、シーケンスに複数の異なる値（つまりlist）がある場合は、次のように使用することもできますchoice。

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

choice 非連続サンプルの1つのアイテムでも機能します。

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

「暗号的に強力」が必要な場合はsecrets.choice、Python 3.6以降にもあります。

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

多くの投稿は1つのランダムな整数を取得する方法を示していますが、元の質問はランダムな整数s（複数）を生成する方法を尋ねています。

Pythonで0から9までの整数をランダムに生成するにはどうすればよいですか？

明確にするために、ここでは複数のランダムな整数を取得する方法を示します。

与えられた

>>> import random


lo = 0
hi = 10
size = 5

コード

複数のランダムな整数

# 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]

ランダム整数のサンプル

# 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]

詳細

一部の投稿では、複数のランダムな整数をネイティブに生成する方法を示しています。¹ 暗黙の質問に対処するいくつかのオプションを次に示します。

• A：random.random範囲内のランダムな浮動小数点数を返します[0.0, 1.0)
• B：random.randint次のNようなランダムな整数を返しますa <= N <= b
• C：のrandom.randrangeエイリアスrandint(a, b+1)
• D：random.shuffleシーケンスを所定の位置に入れ替えます
• E：random.choice空でないシーケンスからランダムな要素を返します
• F：母集団からの選択をrandom.choices返しますk（置換、Python 3.6以降）。
• G：母集団からの一意の選択をrandom.sample返しますk（置換なし）：²

モジュールの例を使用したチャンキングとエイリアスに関するR.ヘッティンガーの講演も参照してくださいrandom。

これは、標準ライブラリとNumpyのいくつかのランダム関数の比較です：

| | 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) |

Numpy の多くの分布の 1つをランダムな整数のサンプルにすばやく変換することもできます。^３

例

>>> 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つまり、@ John Lawrence Aspden、@ ST Mohammed、@ SiddTheKid、@ user14372、@ zangwなど。 ² @prashanthは、このモジュールが1つの整数を表示することを述べています。 ³ @Siddharth Satpathyによる実証}

numpyを使用する場合は、以下を使用します。

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

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

10個のサンプルのリストを取得するには：

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

0〜9のランダムな整数を生成します。

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

出力：

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

random.sample 使用できる別のものです

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

最良の方法はインポートランダム関数を使用することです

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

またはライブラリのインポートなし：

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

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

ここでpopitemsは、辞書から任意の値を削除して返しますn。

これはより数学的なアプローチですが、100％機能します。

random.random()関数を使用してaとの間の数を生成するとしbます。これを実現するには、次のようにします。

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

もちろん、より多くの数を生成できます。

randomモジュールのドキュメントページから：

警告：このモジュールの疑似ランダムジェネレーターは、セキュリティ上の目的で使用しないでください。暗号的に安全な疑似乱数ジェネレータが必要な場合は、os.urandom（）またはSystemRandomを使用してください。

Python 2.4で導入されたrandom.SystemRandomは、暗号的に安全であると考えられています。執筆時点で最新のPython 3.7.1でも引き続き使用できます。

>>> 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'

の代わりにstring.digits、rangeおそらく理解とともに、他のいくつかの回答に従って使用できます。必要に応じて混ぜ合わせてください。

OpenTURNSは、ランダムな整数をシミュレートするだけでなく、関連する分布を UserDefined定義されたクラスに。

以下は、分布の12の結果をシミュレートします。

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)

これは印刷します：

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

括弧は1次元であるためx、そこにありPointます。への1回の呼び出しで12の結果を生成する方が簡単ですgetSample。

sample = distribution.getSample(12)

生成されます：

>>> 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  ]

このトピックの詳細については、こちらをご覧ください。http：//openturns.github.io/openturns/master/user_manual/_generated/openturns.UserDefined.html

私はこれでPython 3.6の方が運が良かった

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

「ABCD」や「abcd」または「^！〜=-> <」などの文字を追加して、取得する文字プールを変更し、範囲を変更して、生成される文字数を変更します。