3.11 隨機選擇

問題

你想從一個序列中隨機抽取若干元素，或者想生成幾個隨機數(shù)。

解決方案

random模塊有大量的函數(shù)用來產(chǎn)生隨機數(shù)和隨機選擇元素。比如，要想從一個序列中隨機的抽取一個元素，可以使用 random.choice() ：

>>> import random
>>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.choice(values)
2
>>> random.choice(values)
3
>>> random.choice(values)
1
>>> random.choice(values)
4
>>> random.choice(values)
6
>>>

為了提取出N個不同元素的樣本用來做進(jìn)一步的操作，可以使用 random.sample() ：

>>> random.sample(values, 2)
[6, 2]
>>> random.sample(values, 2)
[4, 3]
>>> random.sample(values, 3)
[4, 3, 1]
>>> random.sample(values, 3)
[5, 4, 1]
>>>

如果你僅僅只是想打亂序列中元素的順序，可以使用 random.shuffle() ：

>>> random.shuffle(values)
>>> values
[2, 4, 6, 5, 3, 1]
>>> random.shuffle(values)
>>> values
[3, 5, 2, 1, 6, 4]
>>>

生成隨機整數(shù)，請使用 random.randint() ：

>>> random.randint(0,10)
2
>>> random.randint(0,10)
5
>>> random.randint(0,10)
0
>>> random.randint(0,10)
7
>>> random.randint(0,10)
10
>>> random.randint(0,10)
3
>>>

為了生成0到1范圍內(nèi)均勻分布的浮點數(shù)，使用 random.random() ：

>>> random.random()
0.9406677561675867
>>> random.random()
0.133129581343897
>>> random.random()
0.4144991136919316
>>>

如果要獲取N位隨機位(二進(jìn)制)的整數(shù)，使用 random.getrandbits() ：

>>> random.getrandbits(200)
335837000776573622800628485064121869519521710558559406913275
>>>

討論

random模塊使用Mersenne Twister算法來計算生成隨機數(shù)。這是一個確定性算法，但是你可以通過 random.seed() 函數(shù)修改初始化種子。比如：

random.seed() # Seed based on system time or os.urandom()
random.seed(12345) # Seed based on integer given
random.seed(b'bytedata') # Seed based on byte data

除了上述介紹的功能，random模塊還包含基于均勻分布、高斯分布和其他分布的隨機數(shù)生成函數(shù)。比如，random.uniform() 計算均勻分布隨機數(shù)，random.gauss() 計算正態(tài)分布隨機數(shù)。對于其他的分布情況請參考在線文檔。

在random模塊中的函數(shù)不應(yīng)該用在和密碼學(xué)相關(guān)的程序中。如果你確實需要類似的功能，可以使用ssl模塊中相應(yīng)的函數(shù)。比如，ssl.RAND_bytes() 可以用來生成一個安全的隨機字節(jié)序列。