Pythonでランダムなブール値を取得しますか？

私はpythonでランダムなブール値を取得する（コインを弾く）ための最良の方法（高速かつエレガント）を探しています。

現時点では、random.randint(0, 1)またはを使用していrandom.getrandbits(1)ます。

私が知らないより良い選択肢はありますか？

Adamの答えは非常に速いですが、私はそれrandom.getrandbits(1)がはるかに速いことがわかりました。あなたが本当に長いのではなくブール値が欲しいなら

bool(random.getrandbits(1))

それでも約2倍速いです random.choice([True, False])

どちらのソリューションも import random

最大限の速度が優先されない場合、random.choice間違いなくより良い読み取り

$ python -m timeit -s "import random" "random.choice([True, False])"
1000000 loops, best of 3: 0.904 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "random.choice((True, False))" 
1000000 loops, best of 3: 0.846 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "random.getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.286 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "bool(random.getrandbits(1))"
1000000 loops, best of 3: 0.441 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "not random.getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.308 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import getrandbits" "not getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.262 usec per loop  # not takes about 20us of this

@Pavelの答えを見た後にこれを追加しました

$ python -m timeit -s "from random import random" "random() < 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.115 usec per loop

random.choice([True, False])

も機能します。

より速い方法を見つけました：

$ python -m timeit -s "from random import getrandbits" "not getrandbits(1)"
10000000 loops, best of 3: 0.222 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import random" "True if random() > 0.5 else False"
10000000 loops, best of 3: 0.0786 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import random" "random() > 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.0579 usec per loop

好き

 np.random.rand() > .5

多数のランダムなブール値を生成したい場合は、numpyのランダムモジュールを使用できます。ドキュメントから

np.random.randint(2, size=10)

は、開いている間隔[10,2）で10個のランダムな均一整数を返します。sizeキーワードが生成する値の数を指定します。

これは比較から除外されているため、派手な回答が他の回答に対してどのように実行されるかについて、私は興味を持っていました。1つのランダムなブール値を生成するには、これははるかに遅くなりますが、多くを生成したい場合は、はるかに速くなります。

$ python -m timeit -s "from random import random" "random() < 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.0906 usec per loop
$ python -m timeit -s "import numpy as np" "np.random.randint(2, size=1)"
100000 loops, best of 3: 4.65 usec per loop

$ python -m timeit -s "from random import random" "test = [random() < 0.5 for i in range(1000000)]"
10 loops, best of 3: 118 msec per loop
$ python -m timeit -s "import numpy as np" "test = np.random.randint(2, size=1000000)"
100 loops, best of 3: 6.31 msec per loop

Fakerライブラリを使用できます主にテストに使用されますが、さまざまな偽のデータを提供できます。

インストール：https : //pypi.org/project/Faker/

>>> from faker import Faker
>>> fake = Faker()
>>> fake.pybool()
True

この質問に対する新しい見方は、で簡単にインストールできるFakerの使用を含みますpip。

from faker import Factory

#----------------------------------------------------------------------
def create_values(fake):
    """"""
    print fake.boolean(chance_of_getting_true=50) # True
    print fake.random_int(min=0, max=1) # 1

if __name__ == "__main__":
    fake = Factory.create()
    create_values(fake)