Odpowiedzi:
Posługiwać się random.choice()
import random
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print(random.choice(foo))
Do kryptograficznie bezpiecznych losowych wyborów (np. Do generowania hasła z listy słów) użyjsecrets.choice()
import secrets
foo = ['battery', 'correct', 'horse', 'staple']
print(secrets.choice(foo))
secrets
jest nowy w Pythonie 3.6, w starszych wersjach Pythona możesz użyć random.SystemRandom
klasy:
import random
secure_random = random.SystemRandom()
print(secure_random.choice(foo))
random.sample(lst, n)
Jeśli chcesz losowo wybrać więcej niż jeden element z listy lub wybrać element z zestawu, zalecam użycie random.sample
zamiast tego.
import random
group_of_items = {1, 2, 3, 4} # a sequence or set will work here.
num_to_select = 2 # set the number to select here.
list_of_random_items = random.sample(group_of_items, num_to_select)
first_random_item = list_of_random_items[0]
second_random_item = list_of_random_items[1]
Jeśli jednak wyciągasz tylko jeden element z listy, wybór jest mniej niezręczny, ponieważ użycie sample miałoby składnię random.sample(some_list, 1)[0]
zamiast random.choice(some_list)
.
Niestety wybór działa tylko dla pojedynczego wyjścia z sekwencji (takich jak listy lub krotki). Chociaż random.choice(tuple(some_set))
może być opcją uzyskania pojedynczego przedmiotu z zestawu.
EDYCJA: Używanie tajemnic
Jak wielu zauważyło, jeśli potrzebujesz bezpieczniejszych próbek pseudolosowych, powinieneś użyć modułu sekretów:
import secrets # imports secure module.
secure_random = secrets.SystemRandom() # creates a secure random object.
group_of_items = {1, 2, 3, 4} # a sequence or set will work here.
num_to_select = 2 # set the number to select here.
list_of_random_items = secure_random.sample(group_of_items, num_to_select)
first_random_item = list_of_random_items[0]
second_random_item = list_of_random_items[1]
EDYCJA: Pythonic One-Liner
Jeśli potrzebujesz bardziej pythonowej linijki do wybierania wielu elementów, możesz użyć rozpakowywania.
import random
first_random_item, second_random_item = random.sample(group_of_items, 2)
secrets
Moduł BTW został dodany do standardowej biblioteki Python w wersji 3.6 python.org/dev/peps/pep-0506
Jeśli potrzebujesz także indeksu, użyj random.randrange
from random import randrange
random_index = randrange(len(foo))
print(foo[random_index])
Począwszy od wersji Python 3.6 możesz używać secrets
modułu, który jest lepszy od random
modułu do celów kryptografii lub bezpieczeństwa.
Aby wydrukować losowy element z listy:
import secrets
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print(secrets.choice(foo))
Aby wydrukować losowy indeks:
print(secrets.randbelow(len(foo)))
Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz PEP 506 .
Proponuję skrypt do usuwania losowo wybranych pozycji z listy, dopóki nie będzie pusta:
Zachowaj a set
i usuń losowo wybrany element (with choice
), aż lista będzie pusta.
s=set(range(1,6))
import random
while len(s)>0:
s.remove(random.choice(list(s)))
print(s)
Trzy przebiegi dają trzy różne odpowiedzi:
>>>
set([1, 3, 4, 5])
set([3, 4, 5])
set([3, 4])
set([4])
set([])
>>>
set([1, 2, 3, 5])
set([2, 3, 5])
set([2, 3])
set([2])
set([])
>>>
set([1, 2, 3, 5])
set([1, 2, 3])
set([1, 2])
set([1])
set([])
random.shuffle
list
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
number_of_samples = 1
W python 2:
random_items = random.sample(population=foo, k=number_of_samples)
W python 3:
random_items = random.choices(population=foo, k=number_of_samples)
random.choices
jest z wymianą, podczas gdy random.sample
jest bez wymiany.
numpy
rozwiązanie: numpy.random.choice
W przypadku tego pytania działa ono tak samo, jak zaakceptowana odpowiedź ( import random; random.choice()
), ale dodałem je, ponieważ programista mógł już zaimportować numpy
(jak ja), a także istnieją pewne różnice między dwiema metodami, które mogą dotyczyć rzeczywistego przypadku użycia.
import numpy as np
np.random.choice(foo) # randomly selects a single item
Aby zapewnić powtarzalność, możesz:
np.random.seed(123)
np.random.choice(foo) # first call will always return 'c'
W przypadku próbek jednego lub więcej elementów , zwróconych jako array
, przekaż size
argument:
np.random.choice(foo, 5) # sample with replacement (default)
np.random.choice(foo, 5, False) # sample without replacement
Jak losowo wybrać pozycję z listy?
Załóżmy, że mam następującą listę:
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
Jaki jest najprostszy sposób losowego pobrania elementu z tej listy?
Jeśli chcesz mieć wartość zbliżoną do naprawdę losowej , sugeruję secrets.choice
ze standardowej biblioteki (Nowość w Python 3.6.):
>>> from secrets import choice # Python 3 only
>>> choice(list('abcde'))
'c'
Powyższe jest równoważne z moją poprzednią rekomendacją, używając SystemRandom
obiektu z random
modułu z choice
metodą - dostępną wcześniej w Pythonie 2:
>>> import random # Python 2 compatible
>>> sr = random.SystemRandom()
>>> foo = list('abcde')
>>> foo
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
I teraz:
>>> sr.choice(foo)
'd'
>>> sr.choice(foo)
'e'
>>> sr.choice(foo)
'a'
>>> sr.choice(foo)
'b'
>>> sr.choice(foo)
'a'
>>> sr.choice(foo)
'c'
>>> sr.choice(foo)
'c'
Jeśli chcesz deterministycznego wyboru pseudolosowego, użyj choice
funkcji (która w rzeczywistości jest metodą powiązaną na Random
obiekcie):
>>> random.choice
<bound method Random.choice of <random.Random object at 0x800c1034>>
Wydaje się losowy, ale w rzeczywistości tak nie jest, co możemy zobaczyć, jeśli wielokrotnie go resetujemy:
>>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
('d', 'a', 'b')
>>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
('d', 'a', 'b')
>>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
('d', 'a', 'b')
>>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
('d', 'a', 'b')
>>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
('d', 'a', 'b')
Nie chodzi o to, czy losowo. Wybór jest naprawdę losowy, czy nie. Jeśli naprawisz ziarno, uzyskasz powtarzalne wyniki - i właśnie po to jest ziarno. Możesz także przekazać ziarno do SystemRandom.
sr = random.SystemRandom(42)
Cóż, tak, możesz przekazać argument „seed”, ale zobaczysz, że SystemRandom
obiekt po prostu go ignoruje :
def seed(self, *args, **kwds):
"Stub method. Not used for a system random number generator."
return None
jeśli potrzebujesz indeksu, użyj:
import random
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print int(random.random() * len(foo))
print foo[int(random.random() * len(foo))]
random.choice robi to samo :)
random.choice(self, seq)
jest return seq[int(self.random() * len(seq))]
.
randrange()
która oznacza, np. random.SystemRandom().randrange(3<<51)
wykazuje znaczne uprzedzenia. Westchnienie ...
float
(podwójne IEEE) może przyjąć tylko skończoną liczbę wartości w [0,1). Random.random()
generuje wyjście w tradycyjny sposób: wybierz losową liczbę całkowitą [0, 2**53)
i podziel przez 2**53
(53 to liczba bitów w podwójnej liczbie). random()
Zwraca więc 2 ** 53 podwajalne części, i możesz podzielić to równomiernie na N wyjść tylko wtedy, gdy N jest potęgą 2. Odchylenie jest małe dla małego N, ale zobacz collections.Counter(random.SystemRandom().randrange(3<<51)%6 for i in range(100000)).most_common()
. (Java Random.nextInt () unika takich stronniczości.)
2**40
(czyli 1099511627776) byłoby wystarczająco małe, aby stronniczość nie miała znaczenia w praktyce? Powinno to zostać wskazane w dokumentacji, ponieważ jeśli ktoś nie jest drobiazgowy, może nie spodziewać się problemów z tą częścią swojego kodu.
random
używa, getrandbits
aby uzyskać odpowiednią liczbę bitów do wygenerowania wyniku dla większych randrange
s ( random.choice
również tego używa). Dotyczy to zarówno wersji 2.7, jak i 3.5. Używa się go tylko self.random() * len(seq)
wtedy, gdy getrandbits
nie jest dostępne. To nie robi głupoty, jak myślisz.
To jest kod ze zmienną, która definiuje losowy indeks:
import random
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
randomindex = random.randint(0,len(foo)-1)
print (foo[randomindex])
## print (randomindex)
To jest kod bez zmiennej:
import random
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print (foo[random.randint(0,len(foo)-1)])
Oto kod w najkrótszy i najmądrzejszy sposób:
import random
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print(random.choice(foo))
(python 2.7)
Poniższy kod pokazuje, czy musisz wyprodukować te same produkty. Możesz także określić, ile próbek chcesz wyodrębnić. Metoda zwraca nową listę zawierającą elementy z populacji pozostawiając oryginalną populację niezmienione. Wynikowa lista jest uporządkowana w taki sposób, aby wszystkie podsegmenty również były prawidłowymi próbkami losowymi.sample
import random as random
random.seed(0) # don't use seed function, if you want different results in each run
print(random.sample(foo,3)) # 3 is the number of sample you want to retrieve
Output:['d', 'e', 'a']
import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
num_selections = 2
new_list = random.sample(my_list, num_selections)
randIndex = random.sample(range(len(my_list)), n_selections)
randIndex.sort()
new_list = [my_list[i] for i in randIndex]
Możemy to również zrobić za pomocą randinta.
from random import randint
l= ['a','b','c']
def get_rand_element(l):
if l:
return l[randint(0,len(l)-1)]
else:
return None
get_rand_element(l)
random.choice()
i random.randrange()
?
None
po prostu kopie puszkę do losowego, późniejszego punktu, w którym nieprawidłowy „element” wyzwala wyjątek; lub jeszcze gorzej, zamiast wyjątku otrzymujesz niepoprawny program i nawet o tym nie wiesz.
Możesz po prostu:
from random import randint
foo = ["a", "b", "c", "d", "e"]
print(foo[randint(0,4)])
random.choice(foo)
zwrotu ma dwa różne wyniki?