Zdobądź losową wartość logiczną w pythonie?

Szukam najlepszego sposobu (szybkiego i eleganckiego), aby uzyskać losową wartość logiczną w pythonie (rzuć monetą).

W tej chwili używam random.randint(0, 1)lub random.getrandbits(1).

Czy są lepsze opcje, których nie jestem świadomy?

Odpowiedź Adama jest dość szybka, ale stwierdziłem, że random.getrandbits(1)jest znacznie szybsza. Jeśli naprawdę chcesz długo boolean

bool(random.getrandbits(1))

jest nadal około dwa razy szybszy niż random.choice([True, False])

Oba rozwiązania muszą import random

Jeśli najwyższa prędkość nie jest priorytetem, to random.choicezdecydowanie lepiej

$ 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

Dodałem ten po obejrzeniu odpowiedzi @ Pavela

$ 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])

też by działał.

Znaleziono szybszą metodę:

$ 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

podoba mi się

 np.random.rand() > .5

Jeśli chcesz wygenerować liczbę losowych boolanów, możesz użyć losowego modułu numpy. Z dokumentacji

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

zwróci 10 losowych jednolitych liczb całkowitych w przedziale otwartym [0,2). Słowo sizekluczowe określa liczbę wartości do wygenerowania.

Byłem ciekawy, jak szybkość numpy odpowiedzi wypadła w porównaniu z innymi odpowiedziami, ponieważ nie uwzględniono tego w porównaniach. Aby wygenerować jeden losowy bool, jest to znacznie wolniejsze, ale jeśli chcesz wygenerować wiele, staje się to znacznie szybsze:

$ 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

Możesz użyć biblioteki Fakera , jest ona głównie używana do testowania, ale jest w stanie dostarczyć różnorodne fałszywe dane.

Zainstaluj: https://pypi.org/project/Faker/

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

Nowe podejście do tego pytania wymagałoby użycia Fakera, z którym można łatwo zainstalować 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)