Chuyển tới nội dung
Home » Module Random Python 3 | Generate Random Numbers Within Range

Module Random Python 3 | Generate Random Numbers Within Range

Random number generator in Python

Python3


from


random


import


random


print


(random())

Output:

0.41941790721207284

Another way to write the same code.

Shuffle Elements Randomly

The

random.shuffle()

method randomly reorders the elements in a list.


numbers=[12,23,45,67,65,43] random.shuffle(numbers) print(numbers) random.shuffle(numbers) print(numbers)

Learn more about the random module in Python docs.

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên

Trong bài này mình sẽ hướng dẫn bạn cách tạo số ngẫu nhiên bằng cách sử dụng module random trong Python. Với module này bạn có thể tạo ra một số ngẫu nhiên bất kì dựa với nhiều yêu cầu khác nhau.

Random number generator (RNG) là một số được tạo ra ngẫu nhiên từ máy tính, và thường có hai loại khác nhau:

  • Số được tạo ra từ phần cứng, cách này thường sẽ không giải được.
  • Số được tạo ra nhờ một thuật toán nào đó, cách này giải được nếu bạn biết thuật toán.

Trong thực tế thì số ngẫu nhiên thường được sử dụng trong những chương trình trao giải thưởng ngẫu nhiên.

Ví dụ bạn có 100 đơn hàng và muốn tặng quà cho 100 khách hàng đó. Lúc này bạn sẽ tạo ra một con số ngẫu nhiên từ 1 -> 100, ai may mắn thì sẽ trúng giải.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Nói lan man vậy đủ rồi, bây giờ mình sẽ hướng dẫn các bạn cách sử dụng module random trong Python nhé.

Random number generator in Python
Random number generator in Python

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.

random.random()¶

Return the next random floating point number in the range


0.0 <= X < 1.0

random.uniform(a, b)¶

Return a random floating point number N such that


a <= N <= b

for

a <= b

and

b <= N <= a

for

b < a

.

The end-point value

may or may not be included in the range depending on floating-point rounding in the equation

a + (b-a) * random()

.

random.triangular(low, high, mode)¶

Return a random floating point number N such that


low <= N <= high

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.

random.betavariate(alpha, beta)¶

Beta distribution. Conditions on the parameters are


alpha > 0

and

beta > 0

. Returned values range between 0 and 1.

random.expovariate(lambd=1.0)¶

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.

Changed in version 3.12: Added the default value for


lambd

.

random.gammavariate(alpha, beta)¶

Gamma distribution. (Not the gamma function!) The shape and scale parameters, alpha and beta, must have positive values. (Calling conventions vary and some sources define ‘beta’ as the inverse of the scale).

The probability distribution function is:

x ** (alpha – 1) * math.exp(-x / beta) pdf(x) = ————————————– math.gamma(alpha) * beta ** alpha

random.gauss(mu=0.0, sigma=1.0)¶

Normal distribution, also called the Gaussian distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation. This is slightly faster than the


normalvariate()

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


normalvariate()

function instead.

Changed in version 3.11: mu and sigma now have default arguments.

random.lognormvariate(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.

random.normalvariate(mu=0.0, sigma=1.0)¶

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

Changed in version 3.11: mu and sigma now have default arguments.

random.vonmisesvariate(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.

random.paretovariate(alpha)¶

Pareto distribution. alpha is the shape parameter.

random.weibullvariate(alpha, beta)¶

Weibull distribution. alpha is the scale parameter and beta is the shape parameter.

Hàm seed() của module random Python

Nếu bạn muốn khởi tạo trình tạo số random ngẫu nhiên thì kết hợp thêm hàm seed. Tham số truyền vào là một số nguyên, và Python sẽ áp dụng số này vào thuật toán sinh số của nó.

import random random.seed(100) print (“So ngau nhien voi seed 100 : “, random.random()) # Cung tao ra so ngau nhien nhu nhau random.seed(100) print (“So ngau nhien voi seed 100 : “, random.random()) # Cung tao ra so ngau nhien nhu nhau random.seed(100) print (“So ngau nhien voi seed 100 : “, random.random())

Chạy chương trình này lên thì dù bạn đang sử dụng máy tính nào đi nữa thì kết quả sẽ là:

Seed 50 : 0.1456692551041303 Seed 50 : 0.1456692551041303 Seed 50 : 0.1456692551041303

Lý do là ta đã thiết lập trình tạo số ngẫu nhiên cho nó là số 50, vì vậy dù ở máy tính nào thì Python cũng sử dụng con số 50 này vào thuật toán sinh số random.

Nếu bạn không thiết lập thì mặc định nó sẽ lấy thời gian của hệ thống, vì vậy mỗi lần ta chạy thì sẽ cho một số khác nhau.

Generate random numbers in Python 🎲
Generate random numbers in Python 🎲

Alternative Generator¶

class random.Random([seed])¶

Class that implements the default pseudo-random number generator used by the


random

module.

Changed in version 3.11: Formerly the seed could be any hashable object. Now it is limited to:


None

,

int

,

float

,

str

,

bytes

, or

bytearray

.

Subclasses of


Random

should override the following methods if they wish to make use of a different basic generator:

seed(a=None, version=2)¶

Override this method in subclasses to customise the


seed()

behaviour of

Random

instances.

getstate()¶

Override this method in subclasses to customise the


getstate()

behaviour of

Random

instances.

setstate(state)¶

Override this method in subclasses to customise the


setstate()

behaviour of

Random

instances.

random()¶

Override this method in subclasses to customise the


random()

behaviour of

Random

instances.

Optionally, a custom generator subclass can also supply the following method:

getrandbits(k)¶

Override this method in subclasses to customise the


getrandbits()

behaviour of

Random

instances.

class random.SystemRandom([seed])¶

Class that uses the


os.urandom()

function for generating random numbers from sources provided by the operating system. Not available on all systems. Does not rely on software state, and sequences are not reproducible. Accordingly, the

seed()

method has no effect and is ignored. The

getstate()

and

setstate()

methods raise

NotImplementedError

if called.

Python3


from


random


import


random


print


(random())

Randomly Select Elements from a List in Python

Random sampling from a list in Python (random.choice, and sample)

Example 1: Python random.choice() function is used to return a random item from a list, tuple, or string.

The code uses the

random.choice()

function from the

random

module to randomly select elements from different data types. It demonstrates selecting a random element from a list, a string, and a tuple. The chosen elements will vary each time you run the code, making it useful for random selection from various data structures.

Python Tutorial: Generate Random Numbers and Data Using the random Module
Python Tutorial: Generate Random Numbers and Data Using the random Module

Pseudo Random Number Generators

Sự thật là, việc thường xuyên tạo ra những con số phải thực sự ngẫu nhiên là không cần thiết. Trong nhiều trường hợp, tất cả những gì chúng ta cần là các bộ số “có vẻ ngẫu nhiên”. Loại dữ liệu này có thể được lấy từ các bộ tạo số giả ngẫu nhiên. Đây là các thuật toán, sử dụng một phần nhỏ thông tin (được gọi là seed) và sau đó áp dụng các công thức toán học phức tạp để tạo ra các bộ số xác định giống như các bộ thực sự ngẫu nhiên. Seed có thể là một giá trị được lấy từ một trình tạo số ngẫu nhiên thực sự hoặc một nguồn khác, như đồng hồ của hệ thống hoặc thời gian hiện tại.
Chạy bộ tạo số nhiều lần bằng cùng một seed sẽ dẫn đến cùng một output mỗi lần chạy. Các số kết quả hầu như không thể phân biệt được với các số có nguồn gốc từ các bộ tạo số ngẫu nhiên thực, mặc dù thực tế có một số quy tắc ẩn trong sự phân phối của chúng. Tuy nhiên, đối với nhiều ứng dụng, loại giả ngẫu nhiên xác định này là hoàn toàn đủ.

Discrete distributions¶

The following function generates a discrete distribution.

random.binomialvariate(n=1, p=0.5)¶

Binomial distribution. Return the number of successes for n independent trials with the probability of success in each trial being p:

Mathematically equivalent to:

sum(random() < p for i in range(n))

The number of trials n should be a non-negative integer. The probability of success p should be between


0.0 <= p <= 1.0

. The result is an integer in the range

0 <= X <= n

.

New in version 3.12.

Python Random Module Functions - Coding Examples (random, randint, choice, randrange)
Python Random Module Functions – Coding Examples (random, randint, choice, randrange)

List of all the functions Python Random Module

There are different random functions in the Random Module of Python. Look at the table below to learn more about these functions:

seed() Initialize the random number generator
getstate() Returns an object with the current internal state of the random number generator
setstate() Used to restore the state of the random number generator back to the specified state
getrandbits() Return an integer with a specified number of bits
randrange() Returns a random number within the range
randint() Returns a random integer within the range
choice() Returns a random item from a list, tuple, or string
choices() Returns multiple random elements from the list with replacement
sample() Returns a particular length list of items chosen from the sequence
random() Generate random floating numbers
uniform() Return a random floating number between two numbers both inclusive
triangular() Return a random floating point number within a range with a bias towards one extreme
betavariate() Return a random floating point number with beta distribution
expovariate() Return a random floating point number with exponential distribution
gammavariate() Return a random floating point number with a gamma distribution
gauss() Return a random floating point number with Gaussian distribution
lognormvariate() Return a random floating point number with a log-normal distribution
normalvariate() Return a random floating point number with normal distribution
vonmisesvariate() Return a random floating point number with von Mises distribution or circular normal distribution
paretovariate() Return a random floating point number with a Pareto distribution
weibullvariate() Return a random floating point number with Weibull distribution

Python3


from


random


import


sample


list1


print


(sample(list1,


))


list2


print


(sample(list2,


))


list3


"45678"


print


(sample(list3,


))

Output

[4, 2, 3]
[4, 7, 8]
[‘6’, ‘4’, ‘8’]

How to Generate Different Random Numbers in Python 3
How to Generate Different Random Numbers in Python 3

Python Random Module

Python has a built-in module that you can use to make random numbers.

The

random

module has a set of methods:

Method Description
seed() Initialize the random number generator
getstate() Returns the current internal state of the random number generator
setstate() Restores the internal state of the random number generator
getrandbits() Returns a number representing the random bits
randrange() Returns a random number between the given range
randint() Returns a random number between the given range
choice() Returns a random element from the given sequence
choices() Returns a list with a random selection from the given sequence
shuffle() Takes a sequence and returns the sequence in a random order
sample() Returns a given sample of a sequence
random() Returns a random float number between 0 and 1
uniform() Returns a random float number between two given parameters
triangular() Returns a random float number between two given parameters, you can also set a mode parameter to specify the midpoint between the two other parameters
betavariate() Returns a random float number between 0 and 1 based on the Beta distribution (used in statistics)
expovariate() Returns a random float number based on the Exponential distribution (used in statistics)
gammavariate() Returns a random float number based on the Gamma distribution (used in statistics)
gauss() Returns a random float number based on the Gaussian distribution (used in probability theories)
lognormvariate() Returns a random float number based on a log-normal distribution (used in probability theories)
normalvariate() Returns a random float number based on the normal distribution (used in probability theories)
vonmisesvariate() Returns a random float number based on the von Mises distribution (used in directional statistics)
paretovariate() Returns a random float number based on the Pareto distribution (used in probability theories)
weibullvariate() Returns a random float number based on the Weibull distribution (used in statistics)

random — Generate pseudo-random numbers¶

Source code: Lib/random.py

This module implements pseudo-random number generators for various distributions.

For integers, there is uniform selection from a range. For sequences, there is uniform selection of a random element, a function to generate a random permutation of a list in-place, and a function for random sampling without replacement.

On the real line, there are functions to compute uniform, normal (Gaussian), lognormal, negative exponential, gamma, and beta distributions. For generating distributions of angles, the von Mises distribution is available.

Almost all module functions depend on the basic function

random()

, which
generates a random float uniformly in the half-open range

0.0 <= X < 1.0

.
Python uses the Mersenne Twister as the core generator. It produces 53-bit precision
floats and has a period of 2**19937-1. The underlying implementation in C is
both fast and threadsafe. The Mersenne Twister is one of the most extensively
tested random number generators in existence. However, being completely
deterministic, it is not suitable for all purposes, and is completely unsuitable
for cryptographic purposes.

The functions supplied by this module are actually bound methods of a hidden
instance of the

random.Random

class. You can instantiate your own
instances of

Random

to get generators that don’t share state.

Class

Random

can also be subclassed if you want to use a different
basic generator of your own devising: see the documentation on that class for
more details.

The

random

module also provides the

SystemRandom

class which
uses the system function

os.urandom()

to generate random numbers
from sources provided by the operating system.

Warning

The pseudo-random generators of this module should not be used for
security purposes. For security or cryptographic uses, see the

secrets

module.

See also

M. Matsumoto and T. Nishimura, “Mersenne Twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator”, ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation Vol. 8, No. 1, January pp.3–30 1998.

Complementary-Multiply-with-Carry recipe for a compatible alternative random number generator with a long period and comparatively simple update operations.

Hàm random() trong Python

Để tạo ra một số ngẫu nhiên trong phạm vi từ 0 -> 1 thì bạn sử dụng hàm random.

import random print(random.random()) print(random.random()) print(random.random())

Kết quả:

0.3556402123776601 0.45276186924063544 0.8091260518016232

Lưu ý là kết quả này sẽ là random cho mỗi lần chạy nên khi chạy trên máy của bạn thì số sẽ khác.

Bai19: Hàm lấy số ngẫu nhiên - random python - Tự học lập trình python
Bai19: Hàm lấy số ngẫu nhiên – random python – Tự học lập trình python

Python3


import


random


random.seed(


print


(random.random())


print


(random.random())

Output

0.6229016948897019
0.7417869892607294

Generate Random Numbers in Python

random.randint() method is used to generate random integers between the given range.

Syntax: randint(start, end)

Example: Creating random integers

This code uses the ‘

random'

module to generate random integers within specific ranges. It first generates a random integer between 5 and 15 (inclusive) and then between -10 and -2 (inclusive). The generated integers are printed with appropriate formatting.

Functions for integers¶

random.randrange(stop)¶
random.randrange(start, stop[, step])

Return a randomly selected element from


range(start, stop, step)

.

This is roughly equivalent to


choice(range(start, stop, step))

but supports arbitrarily large ranges and is optimized for common cases.

The positional argument pattern matches the


range()

function.

Keyword arguments should not be used because they can be interpreted in unexpected ways. For example


randrange(start=100)

is interpreted as

randrange(0, 100, 1)

.

Changed in version 3.2:


randrange()

is more sophisticated about producing equally distributed values. Formerly it used a style like

int(random()*n)

which could produce slightly uneven distributions.

Changed in version 3.12: Automatic conversion of non-integer types is no longer supported. Calls such as


randrange(10.0)

and

randrange(Fraction(10, 1))

now raise a

TypeError

.

random.randint(a, b)¶

Return a random integer N such that


a <= N <= b

. Alias for

randrange(a, b+1)

.

random.getrandbits(k)¶

Returns a non-negative Python integer with k random bits. This method is supplied with the Mersenne Twister generator and some other generators may also provide it as an optional part of the API. When available,


getrandbits()

enables

randrange()

to handle arbitrarily large ranges.

Changed in version 3.9: This method now accepts zero for k.

Why Is \
Why Is \”random.seed()\” So Important In Python?

Recipes¶

These recipes show how to efficiently make random selections
from the combinatoric iterators in the

itertools

module:

def random_product(*args, repeat=1): “Random selection from itertools.product(*args, **kwds)” pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat return tuple(map(random.choice, pools)) def random_permutation(iterable, r=None): “Random selection from itertools.permutations(iterable, r)” pool = tuple(iterable) r = len(pool) if r is None else r return tuple(random.sample(pool, r)) def random_combination(iterable, r): “Random selection from itertools.combinations(iterable, r)” pool = tuple(iterable) n = len(pool) indices = sorted(random.sample(range(n), r)) return tuple(pool[i] for i in indices) def random_combination_with_replacement(iterable, r): “Choose r elements with replacement. Order the result to match the iterable.” # Result will be in set(itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)). pool = tuple(iterable) n = len(pool) indices = sorted(random.choices(range(n), k=r)) return tuple(pool[i] for i in indices)

The default

random()

returns multiples of 2⁻⁵³ in the range
0.0 ≤ x < 1.0. All such numbers are evenly spaced and are exactly
representable as Python floats. However, many other representable
floats in that interval are not possible selections. For example,

0.05954861408025609

isn’t an integer multiple of 2⁻⁵³.

The following recipe takes a different approach. All floats in the interval are possible selections. The mantissa comes from a uniform distribution of integers in the range 2⁵² ≤ mantissa < 2⁵³. The exponent comes from a geometric distribution where exponents smaller than -53 occur half as often as the next larger exponent.

from random import Random from math import ldexp class FullRandom(Random): def random(self): mantissa = 0x10_0000_0000_0000 | self.getrandbits(52) exponent = -53 x = 0 while not x: x = self.getrandbits(32) exponent += x.bit_length() – 32 return ldexp(mantissa, exponent)

All real valued distributions in the class will use the new method:

>>> fr = FullRandom() >>> fr.random() 0.05954861408025609 >>> fr.expovariate(0.25) 8.87925541791544

The recipe is conceptually equivalent to an algorithm that chooses from
all the multiples of 2⁻¹⁰⁷⁴ in the range 0.0 ≤ x < 1.0. All such
numbers are evenly spaced, but most have to be rounded down to the
nearest representable Python float. (The value 2⁻¹⁰⁷⁴ is the smallest
positive unnormalized float and is equal to

math.ulp(0.0)

.)

See also

Generating Pseudo-random Floating-Point Values a
paper by Allen B. Downey describing ways to generate more
fine-grained floats than normally generated by

random()

.

Python Random module generates random numbers in Python. These are pseudo-random numbers means they are not truly random.

This module can be used to perform random actions such as generating random numbers, printing random a value for a list or string, etc. It is an in-built function in Python.

Module Random trong Python

Python cung cấp sẵn một module cực kỳ dễ sử dụng để xử lý với các số ngẫu nhiên. Module này gọi là

random

, được cài đặt một bộ tạo số giả ngẫu nhiên và chứa các hàm cho phép chúng ta giải quyết trực tiếp nhiều vấn đề lập trình khác nhau sử dụng đến tính ngẫu nhiên.
Module

random

dựa trên Marsenne Twister – một thuật toán rất phổ biến, là trình tạo số giả ngẫu nhiên mặc định không chỉ cho Python, mà còn cho nhiều hệ thống phần mềm phổ biến khác như Microsoft Excel, MATLAB, R hay PHP. Ưu điểm nổi bật của nó là việc được cấp phép chứng nhận, tính ngẫu nhiên được xác nhận bởi nhiều thử nghiệm thống kê và tốc độ tương đối cao so với các PRNG khác.

Hàm random()

Phương thức quan trọng nhất của module

random

là phương thức

random()

. Hầu hết các chức năng khác phụ thuộc vào nó. Phương thức

random()

tạo ra một số thực float ngẫu nhiên trong phạm vi (0.0, 1.0).


>>> import random >>> random.random() 0.8474337369372327

Hàm seed()

Nếu chúng ta không đặt một seed cho bộ tạo số giả ngẫu nhiên, thì seed mặc định là thời gian hệ thống hiện tại. Tuy nhiên, chúng ta có thể đặt giá trị chính xác của seed một cách thủ công, việc này sẽ rất hữu ích nếu chúng ta muốn sao chép kết quả giả ngẫu nhiên trong tương lai. Với mục đích như vậy, chúng ta có thể sử dụng phương thức

random.seed()


>>> random.seed(5) >>> random.random() 0.6229016948897019 >>> random.random() 0.7417869892607294 >>> random.random() 0.7951935655656966 >>> random.seed(5) >>> random.random() 0.6229016948897019

Phương thức

random.seed()

sẽ ảnh hưởng đến tất cả các phương thức của module

random

mà chúng ta sử dụng sau khi gọi nó. Trong đoạn code ví dụ ở trên, ta đặt seed là và sau đó gọi hàm

random.random()

nhiều lần. Điều quan trọng cần lưu ý ở đây là seed do người dùng định nghĩa sẽ chỉ được sử dụng lần đầu tiên khi có một phương thức

random

khác được thực thi – sau đó, các seed cho các phương thức sau sẽ thay đổi bằng cách sử dụng các giá trị ngẫu nhiên được tạo ra trước đó.
Điều này cho phép Python đưa ra được giá trị ngẫu nhiên mới mỗi lần. Tuy nhiên, sau khi thiết lập lại seed bằng phương thức

random.seed()

, chúng ta sẽ có thể sao chép chính xác chuỗi số giả ngẫu nhiên bất cứ lúc nào. Điều này rất hữu ích cho những việc như chạy thử nghiệm. Nếu bạn đưa ra cùng một seed mỗi khi bạn chạy một thử nghiệm có sử dụng một trong các phương pháp

random

thì bạn vẫn có thể biết đầu ra sẽ là gì cho các thử nghiệm này.

Một vài ví dụ cụ thể của module Random

Hàm randint()


>>> random.randint(1,10) 4

Phương thức

random.randint()

lấy hai đối số thể hiện phạm vi mà phương thức rút ra một số nguyên ngẫu nhiên. Ở ví dụ trên là số nguyên được chọn ngẫu nhiên từ 1 đến 9.

Hàm randrange()


>>> random.randrange(2,10,2) 2 >>> random.randrange(2,10,2) 4 >>> random.randrange(2,10,2) 8 >>> random.randrange(2,10,2) 6

Trong đoạn code trên, phương thức

random.randrange()

tương tự như

random.randint()

nhưng nó cũng cho phép chúng ta xác định đối số thứ ba, là bước nhảy trong phạm vi được xác định. Ở ví dụ này, ta chỉ yêu cầu đưa ra các số chẵn trong phạm vi từ 2 đến 9.

Hàm choice()


>>> cards = ['ace_spades','10_hearts','3_diamonds','king_hearts'] >>> random.choice(cards) '10_hearts'

Trong đoạn code này, phương thức

random.choice()

chọn một phần tử ngẫu nhiên thuộc danh sách.

Hàm shuffle()


>>> cards = ['ace_spades','10_hearts','3_diamonds','king_hearts'] >>> random.shuffle(cards) >>> print(cards) ['king_hearts', '3_diamonds', 'ace_spades', '10_hearts']

Trong đoạn code trên, phương thức

random.shuffle()

xáo trộn một danh sách các phần tử. Điều quan trọng cần lưu ý ở đây là nó xáo trộn chính ở trong danh sách đó. Có nghĩa là phương thức này trả về

None

và thực sự sửa đổi biến

cards

của chúng ta.

Python Random Module  3 # random.choice()
Python Random Module 3 # random.choice()

Bookkeeping functions¶

random.seed(a=None, version=2)¶

Initialize the random number generator.

If a is omitted or


None

, 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

os.urandom()

function for details on availability).

If a is an int, it is used directly.

With version 2 (the default), a


str

,

bytes

, or

bytearray

object gets converted to an

int

and all of its bits are used.

With version 1 (provided for reproducing random sequences from older versions of Python), the algorithm for


str

and

bytes

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.

random.getstate()¶

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


setstate()

to restore the state.

random.setstate(state)¶

state should have been obtained from a previous call to


getstate()

, and

setstate()

restores the internal state of the generator to what it was at the time

getstate()

was called.

Nguồn tham khảo

All rights reserved

Module random trong Python chứa các hàm tạo số nguyên ngẫu nhiên, tạo ra số float giữa 0,0 và 1,0.

Có nhiều loại hàm khác nhau được sử dụng trong một Module random như sau:

Hàm random.random()

Hàm này tạo ra một số float ngẫu nhiên trong khoảng từ 0,0 đến 1,0.

Hàm random.randint()

Hàm này trả về một số nguyên ngẫu nhiên giữa các số nguyên được chỉ định.

Hàm random.randrange()

Hàm này trả về một phần tử được chọn ngẫu nhiên từ phạm vi được tạo bởi các đối số start, stop, và step. Giá trị bắt đầu là 0 theo mặc định.

Hàm random.choice()

Hàm này trả về một phần tử được chọn ngẫu nhiên từ một chuỗi không trống.

Hàm random.shuffle()

Hàm này sắp xếp lại ngẫu nhiên các thành phần trong danh sách.

Python – Random Module

The

random

module is a built-in module to generate the pseudo-random variables. It can be used perform some action randomly such as to get a random number, selecting a random elements from a list, shuffle elements randomly, etc.

Python Random Number Generator: the Random Module  ||  Python Tutorial  ||  Learn Python Programming
Python Random Number Generator: the Random Module || Python Tutorial || Learn Python Programming

Random Module in Python Examples

Let’s discuss some common operations performed by Random module in Python.

Example 1: Printing a random value from a list in Python.

This code uses the

random

module to select a random element from the list

list1

using the

random.choice()

function. It prints a random element from the list, demonstrating how to pick a random item from a sequence in Python.

Generate Random Numbers within Range

The

random.randrange()

method returns a randomly selected element from the range created by the start, stop and step arguments.
The value of start is 0 by default. Similarly, the value of step is 1 by default.


import random print(random.randrange(1, 10)) print(random.randrange(1, 10, 2)) print(random.randrange(0, 101, 10))

Giáo sư Toán dạy bạn đánh Tài Xỉu thắng 100%, quay Gacha bách phát bách trúng
Giáo sư Toán dạy bạn đánh Tài Xỉu thắng 100%, quay Gacha bách phát bách trúng

True Random Number Generators

Các bộ tạo số ngẫu nhiên thực là các phương pháp trích rút tính ngẫu nhiên hoặc không thể tiên đoán từ các khía cạnh không thể đoán trước được của các tiến trình vật lý. Các phương thức này không trực tiếp tạo ra các số, mà là các trạng thái, sau đó có thể được diễn dịch sang dạng số – đây là lý do tại sao chúng thường được gọi là các trình tạo sự kiện ngẫu nhiên (Random Event Generators – REGs). Một số trong số chúng, sử dụng các sự kiện vĩ mô phổ biến, như là các phương pháp ném xúc xắc, lật đồng xu hoặc xáo trộn thẻ bài.
Những bộ tạo số ngẫu nhiên thực này thường sử dụng các hiện tượng vật lý phức tạp hơn. Một số trong số chúng, như phân rã phóng xạ, nhiễu nhiệt hoặc nhiễu vô tuyến, được trích xuất sự khó lường từ đặc thù của cơ học lượng tử. Các phương pháp khác sử dụng tính không thể đoán trước được của tiếng ồn trong khí quyển hoặc thậm chí là trạng thái của đèn đối lưu giọt dầu.

Hàm uniform() của module random Python

Nếu randint() tạo ra các số nguyên random thì uniform lại tạo ra số thực random.

import random val = random.uniform(1, 10) print(val) val = random.uniform(1, 10) print(val) val = random.uniform(1, 10) print(val) val = random.uniform(1, 10) print(val)

Kết quả:

6.622458477575256 4.111744021782984 5.637923271375383 2.454251302893746

Máy tính có random thật không?
Máy tính có random thật không?

Python Random random() Syntax

Syntax : random.random()

Parameters : This method does not accept any parameter.

Returns : This method returns a random floating number between 0 and 1.

Python random.random() Method Example

Random in Python generate different number every time you run this program.

Functions for sequences¶

random.choice(seq)¶

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


IndexError

.

random.choices(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


IndexError

.

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


itertools.accumulate()

). For example, the relative weights

[10, 5, 30, 5]

are equivalent to the cumulative weights

[10, 15, 45, 50]

. 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


TypeError

to specify both weights and cum_weights.

The weights or cum_weights can use any numeric type that interoperates with the


float

values returned by

random()

(that includes integers, floats, and fractions but excludes decimals). Weights are assumed to be non-negative and finite. A

ValueError

is raised if all weights are zero.

For a given seed, the


choices()

function with equal weighting typically produces a different sequence than repeated calls to

choice()

. The algorithm used by

choices()

uses floating point arithmetic for internal consistency and speed. The algorithm used by

choice()

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


ValueError

if all weights are zero.

random.shuffle(x)¶

Shuffle the sequence x in place.

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


sample(x, k=len(x))

instead.

Note that even for small


len(x)

, 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.

Changed in version 3.11: Removed the optional parameter random.

random.sample(population, k, *, counts=None)¶

Return a k length list of unique elements chosen from the population sequence. Used for random sampling without replacement.

Returns a new list containing elements from the population while leaving the original population unchanged. The resulting list is in selection order so that all sub-slices will also be valid random samples. This allows raffle winners (the sample) to be partitioned into grand prize and second place winners (the subslices).

Members of the population need not be hashable or unique. If the population contains repeats, then each occurrence is a possible selection in the sample.

Repeated elements can be specified one at a time or with the optional keyword-only counts parameter. For example,


sample(['red', 'blue'], counts=[4, 2], k=5)

is equivalent to

sample(['red', 'red', 'red', 'red', 'blue', 'blue'], k=5)

.

To choose a sample from a range of integers, use a


range()

object as an argument. This is especially fast and space efficient for sampling from a large population:

sample(range(10000000), k=60)

.

If the sample size is larger than the population size, a


ValueError

is raised.

Changed in version 3.9: Added the counts parameter.

Changed in version 3.11: The population must be a sequence. Automatic conversion of sets to lists is no longer supported.

The FULL Guide To Secrets (Module) For Python Developers
The FULL Guide To Secrets (Module) For Python Developers

Python3


import


random


random.seed(


10


print


(random.random())


random.seed(


10


print


(random.random())

Output:

0.5714025946899135
0.5714025946899135

Don’t miss your chance to ride the wave of the data revolution! Every industry is scaling new heights by tapping into the power of data. Sharpen your skills and become a part of the hottest trend in the 21st century.

Dive into the future of technology – explore the Complete Machine Learning and Data Science Program by GeeksforGeeks and stay ahead of the curve.

Last Updated :
26 Apr, 2023

Like Article

Save Article

Share your thoughts in the comments

Please Login to comment…

Python Random module

The Python Random module is a built-in module for generating random integers in Python. These numbers occur randomly and does not follow any rules or instructuctions. We can therefore use this module to generate random numbers, display a random item for a list or string, and so on.

The random() Function

The random.random() function gives a float number that ranges from 0.0 to 1.0. There are no parameters required for this function. This method returns the second random floating-point value within [0.0 and 1] is returned.

Code

Output:

0.3232640977876686

The randint() Function

The random.randint() function generates a random integer from the range of numbers supplied.

Code

Output:

215

The randrange() Function

The random.randrange() function selects an item randomly from the given range defined by the start, the stop, and the step parameters. By default, the start is set to 0. Likewise, the step is set to 1 by default.

Code

Output:

4 9

The choice() Function

The random.choice() function selects an item from a non-empty series at random. In the given below program, we have defined a string, list and a set. And using the above choice() method, random element is selected.

Code

Output:

M 765 54

The shuffle() Function

The random.shuffle() function shuffles the given list randomly.

Code

Output:

[23, 43, 86, 65, 34, 23] [65, 23, 86, 23, 34, 43]

Rock-Paper-Scissor Program using Random Module

Code

Output:

This is Javatpoint’s Rock-Paper-Scissors! Please Enter your choice: choice 1: Rock choice 2: Paper choice 3: Scissors Select any options from 1 – 3 : 1 Option choosed by Machine is: Rock Wow It’s a tie! Want to Play again? ( yes / no ) yes This is Javatpoint’s Rock-Paper-Scissors! Please Enter your choice: choice 1: Rock choice 2: Paper choice 3: Scissors Select any options from 1 – 3 : 2 Option choosed by Machine is: Scissors Congratulations!! You won! Want to Play again? ( yes / no ) no Thanks for playing Rock-Paper-Scissors!

Various Functions of Random Module

Following is the list of functions available in the random module.

Conclusion

To conclude, We learned about various methods that Python’s random module provides us with for dealing with Integers, floating-point numbers, and other sequences like Lists, tuples, etc. We also looked at how the seed affects the pseudo – random number pattern.

Next TopicPython statistics module

Các phương thức của module random trong Python

Đây là một module dùng để tạo ra một số ngẫu nhiên, nó có nhiều phương thức tạo số khác nhau, và tùy vào nhu cầu mà bạn chọn phương thức cho phù hợp.

  • seed () Khởi tạo trình tạo số ngẫu nhiên
  • getstate () Trả về trạng thái bên trong hiện tại của trình tạo số ngẫu nhiên
  • setstate () Khôi phục trạng thái bên trong của trình tạo số ngẫu nhiên
  • getrandbits () Trả về một số đại diện cho các bit ngẫu nhiên
  • randrange () Trả về một số ngẫu nhiên giữa phạm vi đã cho
  • randint () Trả về một số ngẫu nhiên giữa phạm vi đã cho
  • choice() Trả về một phần tử ngẫu nhiên từ chuỗi đã cho
  • choices() Trả về một danh sách với một lựa chọn ngẫu nhiên từ chuỗi đã cho
  • shuffle () Lấy một chuỗi và trả về chuỗi theo thứ tự ngẫu nhiên
  • sample () Trả về một mẫu đã cho của một chuỗi
  • random () Trả về một số thực ngẫu nhiên từ 0 đến 1
  • Uniform () Trả về một số thực ngẫu nhiên giữa hai tham số đã cho
  • triangular () Trả về một số thực ngẫu nhiên giữa hai tham số đã cho, bạn cũng có thể đặt một tham số chế độ để chỉ định điểm giữa giữa hai tham số khác
  • betavariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên từ 0 đến 1 dựa trên phân phối Beta (được sử dụng trong thống kê)
  • expovariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối lũy thừa (được sử dụng trong thống kê)
  • gammavariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối Gamma (được sử dụng trong thống kê)
  • gauss () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối Gaussian (được sử dụng trong lý thuyết xác suất)
  • lognormvariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối log-chuẩn (được sử dụng trong lý thuyết xác suất)
  • normalvariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối chuẩn (được sử dụng trong lý thuyết xác suất)
  • vonmisesvariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối von Mises (được sử dụng trong thống kê định hướng)
  • paretovariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối Pareto (được sử dụng trong lý thuyết xác suất)
  • weibullvariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối Weibull (được sử dụng trong thống kê)

Trong module random của Python có rất nhiều phương thức, vì vậy mình không thể trình bày hết được. Thay vào đó bạn hãy xem một số cách sử dụng đơn giản dưới đây, sau đó tìm thêm ở trang chủ của Python nhé.

There are certain situations that involve games or simulations which work on a non-deterministic approach. In these types of situations, random numbers are extensively used in the following applications:

  • Creating pseudo-random numbers on Lottery scratch cards
  • reCAPTCHA on login forms uses a random number generator to define different numbers and images
  • Picking a number, flipping a coin, and throwing of a dice related games required random numbers
  • Shuffling deck of playing cards

In Python, random numbers are not generated implicitly; therefore, it provides a random module in order to generate random numbers explicitly. A random module in Python is used to create random numbers. To generate a random number, we need to import a random module in our program using the command:

import random

3 Ways to Make a Custom AI Assistant | RAG, Tools, & Fine-tuning
3 Ways to Make a Custom AI Assistant | RAG, Tools, & Fine-tuning

Python3


import


random


sample_list


print


"Original list : "


print


(sample_list)


random.shuffle(sample_list)


print


"\nAfter the first shuffle : "


print


(sample_list)


random.shuffle(sample_list)


print


"\nAfter the second shuffle : "


print


(sample_list)

Output

Original list :
[1, 2, 3, 4, 5]
After the first shuffle :
[3, 2, 1, 5, 4]
After the second shuffle :
[2, 3, 1, 5, 4]

In this article we discussed about Python Random module, and also saw some examples of functions in random module in Python. Random module in Python is very important and contains very useful functions.

Hope this helps you in using Python Random module functions.

More on Python Modules:

Don’t miss your chance to ride the wave of the data revolution! Every industry is scaling new heights by tapping into the power of data. Sharpen your skills and become a part of the hottest trend in the 21st century.

Dive into the future of technology – explore the Complete Machine Learning and Data Science Program by GeeksforGeeks and stay ahead of the curve.

Last Updated :
20 Dec, 2023

Like Article

Save Article

Share your thoughts in the comments

Please Login to comment…

Hàm random() trong Python có thực sự “ngẫu nhiên”?

Chúng ta đều biết sự hữu ích của việc tạo ra số ngẫu nhiên trong một số trường hợp cụ thể dù là trong lập trình hay trong cuộc sống thường nhật. Trong các trò chơi, chúng ta ném xúc xắc để tạo ra một con số không thể đoán trước, xác định bước đi tiếp theo của người chơi. Ngoài ra, tất cả chúng ta đều sẽ đồng ý rằng việc chơi bất cứ một trò chơi bài nào mà không có sự xáo trộn ngẫu nhiên các lá bài sẽ là vô nghĩa.
Vậy chắc hẳn, khi các bạn xử lý với số ngẫu nhiên trong lập trình Python cũng sẽ có thắc mắc giống như mình. Liệu Python có sinh ra được những số thực sự ngẫu nhiên?

Ngẫu nhiên thựcGiả ngẫu nhiên

Số ngẫu nhiên có thể thu được do áp dụng các phương pháp toán học hay được gọi là bộ tạo số ngẫu nhiên (Random Number Generator – RNG). Nó có thể được chia thành 2 loại: bộ tạo số ngẫu nhiên thực (True Random Number Generators – TRNGs hay còn gọi là bộ tạo số ngẫu nhiên phần cứng) và bộ tạo số giả ngẫu nhiên (Pseudo-random Number Generator – PRNGS).

Python3


import


random


list1


print


(random.choice(list1))

Example 2: Creating random numbers with Python seed() in Python.

As stated above random module creates pseudo-random numbers. Random numbers depend on the seeding value. For example, if the seeding value is 5 then the output of the below program will always be the same. Therefore, it must not be used for encryption.

The code sets the random number generator’s seed to 5 using

random.seed(5)

, ensuring reproducibility. It then prints two random floating-point numbers between 0 and 1 using

random.random()

. The seed makes these numbers the same every time you run the code with a seed of 5, providing consistency in the generated random values.

Python lists, sets, and tuples explained 🍍
Python lists, sets, and tuples explained 🍍

Examples¶

Basic examples:

>>> random() # Random float: 0.0 <= x < 1.0 0.37444887175646646 >>> uniform(2.5, 10.0) # Random float: 2.5 <= x <= 10.0 3.1800146073117523 >>> expovariate(1 / 5) # Interval between arrivals averaging 5 seconds 5.148957571865031 >>> randrange(10) # Integer from 0 to 9 inclusive 7 >>> randrange(0, 101, 2) # Even integer from 0 to 100 inclusive 26 >>> choice([‘win’, ‘lose’, ‘draw’]) # Single random element from a sequence ‘draw’ >>> deck = ‘ace two three four’.split() >>> shuffle(deck) # Shuffle a list >>> deck [‘four’, ‘two’, ‘ace’, ‘three’] >>> sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4) # Four samples without replacement [40, 10, 50, 30]

Simulations:

>>> # Six roulette wheel spins (weighted sampling with replacement) >>> choices([‘red’, ‘black’, ‘green’], [18, 18, 2], k=6) [‘red’, ‘green’, ‘black’, ‘black’, ‘red’, ‘black’] >>> # Deal 20 cards without replacement from a deck >>> # of 52 playing cards, and determine the proportion of cards >>> # with a ten-value: ten, jack, queen, or king. >>> deal = sample([‘tens’, ‘low cards’], counts=[16, 36], k=20) >>> deal.count(‘tens’) / 20 0.15 >>> # Estimate the probability of getting 5 or more heads from 7 spins >>> # of a biased coin that settles on heads 60% of the time. >>> sum(binomialvariate(n=7, p=0.6) >= 5 for i in range(10_000)) / 10_000 0.4169 >>> # Probability of the median of 5 samples being in middle two quartiles >>> 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

Example of statistical bootstrapping using resampling with replacement to estimate a confidence interval for the mean of a sample:

# https://www.thoughtco.com/example-of-bootstrapping-3126155 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 {means[5]:.1f} to {means[94]:.1f}’)

Example of a resampling permutation test to determine the statistical significance or p-value of an observed difference between the effects of a drug versus a placebo:

# 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 = 0 combined = drug + placebo for i in range(n): shuffle(combined) new_diff = mean(combined[:len(drug)]) – mean(combined[len(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.’)

Simulation of arrival times and service deliveries for a multiserver queue:

from heapq import heapify, heapreplace from random import expovariate, gauss from statistics import mean, quantiles 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 heapify(servers) for i in range(1_000_000): arrival_time += expovariate(1.0 / average_arrival_interval) next_server_available = servers[0] wait = max(0.0, next_server_available – arrival_time) waits.append(wait) service_duration = max(0.0, gauss(average_service_time, stdev_service_time)) service_completed = arrival_time + wait + service_duration heapreplace(servers, service_completed) print(f’Mean wait: {mean(waits):.1f} Max wait: {max(waits):.1f}’) print(‘Quartiles:’, [round(q, 1) for q in quantiles(waits)])

See also

Statistics for Hackers a video tutorial by Jake Vanderplas on statistical analysis using just a few fundamental concepts including simulation, sampling, shuffling, and cross-validation.

Economics Simulation a simulation of a marketplace by Peter Norvig that shows effective use of many of the tools and distributions provided by this module (gauss, uniform, sample, betavariate, choice, triangular, and randrange).

A Concrete Introduction to Probability (using Python) a tutorial by Peter Norvig covering the basics of probability theory, how to write simulations, and how to perform data analysis using Python.

Python Random random() Method

The random.random() function generates random floating numbers in the range of 0.1, and 1.0. It takes no parameters and returns values uniformly distributed between 0 and 1. There are various functions associated with the random module are:

  1. Python random()
  2. Python randrange()
  3. Python randint()
  4. Python seed()
  5. Python choice(), and many more. We are only demonstrating the use of the random() function in this article.
Implementing Random Forest In Python|How to Implement Random Forest In Python|Random Forest ML
Implementing Random Forest In Python|How to Implement Random Forest In Python|Random Forest ML

Notes on Reproducibility¶

Sometimes it is useful to be able to reproduce the sequences given by a pseudo-random number generator. By reusing a seed value, the same sequence should be reproducible from run to run as long as multiple threads are not running.

Most of the random module’s algorithms and seeding functions are subject to change across Python versions, but two aspects are guaranteed not to change:

  • If a new seeding method is added, then a backward compatible seeder will be offered.

  • The generator’s


    random()

    method will continue to produce the same sequence when the compatible seeder is given the same seed.

Python3


import


random


list1


print


(random.choice(list1))


string


"geeks"


print


(random.choice(string))


tuple1


print


(random.choice(tuple1))

Example 2: Python random.sample() function is used to return a random item from a list, tuple, or string.

Syntax: random.sample(sequence, length)

This code utilizes the

sample

function from the ‘

random'

module to obtain random samples from various data types. It selects three random elements without replacement from a list, a tuple, and a string, demonstrating its versatility in generating distinct random samples. With each execution, the selected elements will differ, providing random subsets from the input data structures.

How To Predict Random Numbers Generated By A Computer
How To Predict Random Numbers Generated By A Computer

Shuffle List in Python

A random.shuffle() method is used to shuffle a sequence (list). Shuffling means changing the position of the elements of the sequence. Here, the shuffling operation is inplace.

Syntax: random.shuffle(sequence, function)

Example: Shuffling a List

This code uses the

random.shuffle()

function from the ‘

random

module to shuffle the elements of a list named ‘

sample_list'

. It first prints the original order of the list, then shuffles it twice. The second shuffle creates a new random order, and the list’s content is displayed after each shuffle. This demonstrates how the elements are rearranged randomly in the list with each shuffle operation.

Python3


from


random


import


random


lst


[]


for


in


range


10


):


lst.append(random())


print


(lst)

Output:

[0.12144204979175777, 0.27614050014306335, 0.8217122381411321, 0.34259785168486445, 0.6119383347065234, 0.8527573184278889, 0.9741465121560601, 0.21663626227016142, 0.9381166706029976, 0.2785298315133211]

Python Random seed() Method

This function generates a random number based on the seed value. It is used to initialize the base value of the pseudorandom number generator. If the seed value is 10, it will always generate 0.5714025946899135 as the first random number.

Create a QUIZ GAME with Python 💯
Create a QUIZ GAME with Python 💯

Python3


import


random


print


(random.random())

Output:
0.059970593824388185

Create a List of Random Numbers

The random() method in Python from the random module generates a float number between 0 and 1. Here, we are using Python Loop and append random numbers in the Python list.

Python3


import


random


r1


random.randint(


15


print


"Random number between 5 and 15 is % s"


(r1))


r2


random.randint(


10


print


"Random number between -10 and -2 is % d"


(r2))

Output

Random number between 5 and 15 is 10
Random number between -10 and -2 is -2

Generate Random Float numbers in Python

A random.random() method is used to generate random floats between 0.0 to 1.

Syntax: random.random()

Example:

In this code, we are using the

random

function from the ‘

random'

module in Python. It prints a random floating-point number between 0 and 1 when you call

random()

.

Pt 3 - Sampling: whooshes | FM, AM, RM [Sound design workshop]
Pt 3 – Sampling: whooshes | FM, AM, RM [Sound design workshop]

Hàm randint() của module random Python

Hàm randint() giúp tạo ra một số nguyên ngẫu nhiên trong phạm vi từ x -> y, trong đó x và y là hai tham số truyền vào hàm randint().

import random val = random.randint(1, 10) print(val) val = random.randint(1, 10) print(val) val = random.randint(1, 10) print(val) val = random.randint(1, 10) print(val)

Kết quả:

3 9 1 6

Nếu bạn kết hợp với hàm seed để khởi tạo trình tạo số ngẫu nhiên là số 10:

random.seed(10)

Thì kết quả sẽ như sau:

10 1 7 8

Và lúc này dù bạn chạy ở máy tính nào đi nữa thì kết quả vẫn y như vậy.

Keywords searched by users: module random python 3

Random Module-Python
Random Module-Python
The Randint() Method In Python | Digitalocean
The Randint() Method In Python | Digitalocean
What Are Random Modules In Python - Explained With Examples | Python  Tutorial - Youtube
What Are Random Modules In Python – Explained With Examples | Python Tutorial – Youtube
Python Tutorial #27 - Random Module In Python Programming For Beginners -  Youtube
Python Tutorial #27 – Random Module In Python Programming For Beginners – Youtube
Python Weighted Random Choices From The List With Probability
Python Weighted Random Choices From The List With Probability
Random Number Generator In Python | Examples Of Random Number
Random Number Generator In Python | Examples Of Random Number
Python Random Module - Youtube
Python Random Module – Youtube

See more here: kientrucannam.vn

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *