3.11 随机选择

问题

你想从一个序列中随机抽取若干元素，或者想生成几个随机数。

解决方案

random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素。比如，要想从一个序列中随机的抽取一个元素，可以使用 random.choice() ：

  1. >>> import random
  2. >>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
  3. >>> random.choice(values)
  4. 2
  5. >>> random.choice(values)
  6. 3
  7. >>> random.choice(values)
  8. 1
  9. >>> random.choice(values)
  10. 4
  11. >>> random.choice(values)
  12. 6
  13. >>>

为了提取出N个不同元素的样本用来做进一步的操作，可以使用 random.sample() ：

  1. >>> random.sample(values, 2)
  2. [6, 2]
  3. >>> random.sample(values, 2)
  4. [4, 3]
  5. >>> random.sample(values, 3)
  6. [4, 3, 1]
  7. >>> random.sample(values, 3)
  8. [5, 4, 1]
  9. >>>

如果你仅仅只是想打乱序列中元素的顺序，可以使用 random.shuffle() ：

  1. >>> random.shuffle(values)
  2. >>> values
  3. [2, 4, 6, 5, 3, 1]
  4. >>> random.shuffle(values)
  5. >>> values
  6. [3, 5, 2, 1, 6, 4]
  7. >>>

生成随机整数，请使用 random.randint() ：

  1. >>> random.randint(0,10)
  2. 2
  3. >>> random.randint(0,10)
  4. 5
  5. >>> random.randint(0,10)
  6. 0
  7. >>> random.randint(0,10)
  8. 7
  9. >>> random.randint(0,10)
  10. 10
  11. >>> random.randint(0,10)
  12. 3
  13. >>>

为了生成0到1范围内均匀分布的浮点数，使用 random.random() ：

  1. >>> random.random()
  2. 0.9406677561675867
  3. >>> random.random()
  4. 0.133129581343897
  5. >>> random.random()
  6. 0.4144991136919316
  7. >>>

如果要获取N位随机位(二进制)的整数，使用 random.getrandbits() ：

  1. >>> random.getrandbits(200)
  2. 335837000776573622800628485064121869519521710558559406913275
  3. >>>

讨论

random 模块使用 Mersenne Twister 算法来计算生成随机数。这是一个确定性算法，但是你可以通过 random.seed() 函数修改初始化种子。比如：

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

除了上述介绍的功能，random模块还包含基于均匀分布、高斯分布和其他分布的随机数生成函数。比如， random.uniform() 计算均匀分布随机数， random.gauss() 计算正态分布随机数。对于其他的分布情况请参考在线文档。

在 random 模块中的函数不应该用在和密码学相关的程序中。如果你确实需要类似的功能，可以使用ssl模块中相应的函数。比如， ssl.RAND_bytes() 可以用来生成一个安全的随机字节序列。

原文:

http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c03/p11_pick_things_at_random.html