Promemoriya.ru

Дачный журнал
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как можно настроить рандом

Генератор псевдослучайных чисел – random

В компьютерных программах нередко требуется эмуляция случайности. Например, при разработке игр. Если в программе имеется некий генератор, то есть производитель, случайного числа, то, используя полученное таким образом число, можно выбирать ту или иную ветку выполнения программы, или произвольный объект из коллекции. Другими словами, главное – сгенерировать число. Эмуляция случайности иного рода основывается на нем.

Мы наверняка не знаем, есть ли в природе случайность, или она нам только кажется из-за ограниченности наших знаний. Мы только знаем, что в программировании настоящей случайности нет. Неоткуда взяться произвольному числу, нельзя запрограммировать его появление из ниоткуда. Можно лишь создать программу, которая в результате применения сложной формулы к «зерну» будет выдавать число, и нам будет казаться, что это число случайно.

«Зерно» – это исходные данные для формулы. Им может быть, например, системное время в миллисекундах, которое постоянно меняется. Следовательно, «зерно» будет постоянно разным. Или программист может задавать его самостоятельно.

Подобную программу (в реальности модуль или функцию) называют генератором псевдослучайных чисел. В состав стандартной библиотеки языка Python входит модуль random . Он содержит множество функций, связанных с эмуляцией случайности (например, «перемешивание» элементов последовательности), а не только функции генерации псевдослучайных чисел.

В этом уроке будут рассмотрены функции random() , randrange() и randint() из модуля random . Обратите внимание, что модуль random содержит одноименную функцию random() . Так бывает.

Чтобы обращаться к функциям, надо импортировать модуль random :

Или импортировать отдельные функции из него:

Функции для получения целых «случайных» чисел – randint() и randrange()

Функции randint() и randrange() генерируют псевдослучайные целые числа. Первая из них наиболее простая и всегда принимает только два аргумента – пределы целочисленного диапазона, из которого выбирается любое число:

или (если импортировались отдельные функции):

В случае randint() обе границы включаются в диапазон, т. е. на языке математики отрезок описывается как [a; b].

Числа могут быть отрицательными:

Но первое число всегда должно быть меньше или, по-крайней мере, равно второму. То есть a randrange() сложнее. Она может принимать один аргумент, два или даже три. Если указан только один, то она возвращает случайное число от 0 до указанного аргумента. Причем сам аргумент в диапазон не входит. На языке математики – это [0; a).

Если в randrange() передается два аргумента, то она работает аналогично randint() за одним исключением. Верхняя граница не входит в диапазон, т. е. [a; b).

Здесь результатом второго вызова всегда будет число 1.

Если в randrange() передается три аргумента, то первые два – это границы диапазона, как в случае с двумя аргументами, а третий – так называемый шаг. Если, например, функция вызывается как randrange(10, 20, 3) , то «случайное» число будет выбираться из чисел 10, 13, 16, 19:

Функция random() – «случайные» вещественные числа

Чтобы получить случайное вещественное число, или, как говорят, число с плавающей точкой, следует использовать функцию random() из одноименного модуля random языка Python. Она не принимает никаких аргументов и возвращает число от 0 до 1, не включая 1:

Результат содержит много знаков после запятой. Чтобы его округлить, можно воспользоваться встроенной в Python функцией round() :

Чтобы получать случайные вещественные числа в иных пределах, отличных от [0; 1), прибегают к математическим приемам. Так если умножить полученное из random() число на любое целое, то получится вещественное в диапазоне от 0 до этого целого, не включая его:

Если нижняя граница должна быть отличной от нуля, то число из random() надо умножать на разницу между верхней и нижней границами, после чего прибавить нижнюю:

В данном примере число умножается на 6. В результате получается число от 0 до 6. Прибавив 4, получаем число от 4 до 10.

Пример получения случайных чисел от -1 до 1:

Нижняя граница равна -1. При вычитании получается +. Когда добавляется нижняя граница, то плюс заменяется на минус ( +(-1) = — 1).

Читать еще:  Как подключить к велосипеду спидометр

Для получения псевдослучайных чисел можно пользоваться исключительно функцией random() . Если требуется получить целое, то всегда можно округлить до него с помощью round() или отбросить дробную часть с помощью int() :

Практическая работа

Используя функцию randrange() получите псевдослучайное четное число в пределах от 6 до 12. Также получите число кратное пяти в пределах от 5 до 100.

Напишите программу, которая запрашивает у пользователя границы диапазона и какое (целое или вещественное) число он хочет получить. Выводит на экран подходящее случайное число.

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса

Модуль random на примерах — Изучение методов генерации случайных данных

В данной статье мы рассмотрим процесс генерации случайных данных и чисел в Python. Для этого будет использован модуль random и некоторые другие доступные модули. В Python модуль random реализует генератор псевдослучайных чисел для различных распределений, включая целые и вещественные числа с плавающей запятой.

Содержание

  • Как использовать модуль random в Python
  • Генерация случайных чисел в Python
  • Выбор случайного элемента из списка
  • Python функции модуля random
  • Случайное целое число — randint(a, b)
  • Генерация случайного целого числа — randrange()
  • Выбор случайного элемента из списка choice()
  • Метод sample(population, k)
  • Случайные элементы из списка — choices()
  • Генератор псевдослучайных чисел — seed()
  • Перемешивание данных — shuffle()
  • Генерации числа с плавающей запятой — uniform()
  • triangular(low, high, mode)
  • Генератор случайной строки в Python
  • Криптографическая зашита генератора случайных данных в Python
  • getstate() и setstate() в генераторе случайных данных Python
  • Состояние генератора getstate()
  • Восстанавливает внутреннее состояние генератора — setstate()
  • Зачем нужны функции getstate() и setstate()
  • Numpy.random — Генератор псевдослучайных чисел
  • Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел
  • Генерация случайного n-мерного массива целых чисел
  • Выбор случайного элемента из массива чисел или последовательности
  • Генерация случайных универсально уникальных ID
  • Игра в кости с использованием модуля random в Python

Список методов модуля random в Python:

МетодОписание
seed()Инициализация генератора случайных чисел
getstate()Возвращает текущее внутренне состояние (state) генератора случайных чисел
setstate()Восстанавливает внутреннее состояние (state) генератора случайных чисел
getrandbits()Возвращает число, которое представляет собой случайные биты
randrange()Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка
randint()Возвращает случайное число в пределах заданного промежутка
choice()Возвращает случайный элемент заданной последовательности
choices()Возвращает список со случайной выборкой из заданной последовательности
shuffle()Берет последовательность и возвращает ее в перемешанном состоянии
sample()Возвращает заданную выборку последовательности
random()Возвращает случайное вещественное число в промежутке от 0 до 1
uniform()Возвращает случайное вещественное число в указанном промежутке
triangular()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между двумя заданными параметрами. Также можно использовать параметр mode для уточнения середины между указанными параметрами
betavariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Бета-распределении, которое используется в статистике
expovariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, или же между 0 и -1 , когда параметр отрицательный. За основу берется Экспоненциальное распределение, которое используется в статистике
gammavariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гамма-распределении, которое используется в статистике
gauss()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Гауссовом распределении, которое используется в теории вероятности
lognormvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Логнормальном распределении, которое используется в теории вероятности
normalvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на Нормальном распределении, которое используется в теории вероятности
vonmisesvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении фон Мизеса, которое используется в направленной статистике
paretovariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Парето, которое используется в теории вероятности
weibullvariate()Возвращает случайное вещественное число в промежутке между 0 и 1, основываясь на распределении Вейбулла, которое используется в статистике
Читать еще:  Виды огнеупорного кирпича для доменных печей

Цели данной статьи

Далее представлен список основных операций, которые будут описаны в руководстве:

  • Генерация случайных чисел для различных распределений, которые включают целые и вещественные числа с плавающей запятой;
  • Случайная выборка нескольких элементов последовательности population ;
  • Функции модуля random;
  • Перемешивание элементов последовательности. Seed в генераторе случайных данных;
  • Генерация случайных строки и паролей;
  • Криптографическое обеспечение безопасности генератора случайных данных при помощи использования модуля secrets. Обеспечение безопасности токенов, ключей безопасности и URL;
  • Способ настройки работы генератора случайных данных;
  • Использование numpy.random для генерации случайных массивов;
  • Использование модуля UUID для генерации уникальных ID.

В статье также даются ссылки на некоторые другие тексты сайта, связанные с рассматриваемой темой.

Как использовать модуль random в Python

Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.

Документация

В этом примере показано, как использовать rng функция, которая обеспечивает управление генерацией случайных чисел.

(Псевдо) Случайные числа в MATLAB прибывают из rand randi , и randn функции. Много других функций вызывают те три, но те — основные базовые блоки. Все три зависят от одного разделяемого генератора случайных чисел, что можно управлять использованием rng .

Важно понять, что «случайные» числа в MATLAB весьма предсказуемы вообще, но сгенерированы детерминированным алгоритмом. Алгоритм спроектирован, чтобы быть достаточно сложным так, чтобы его выход , казалось , был независимой случайной последовательностью кому-то, кто не знает алгоритм и может пройти различные статистические тесты случайности. Функция, которая введена здесь, обеспечивает способы использовать в своих интересах детерминизм к

повторите вычисления, которые включают случайные числа и получают те же результаты, или

гарантируйте, что различные случайные числа используются в повторных вычислениях

и использовать в своих интересах очевидную случайность, чтобы выровнять по ширине объединяющиеся результаты отдельных вычислений.

«Запуск»

Если вы смотрите на выход от rand randi , или randn в новом сеансе работы с MATLAB вы заметите, что они возвращают те же последовательности чисел каждый раз, когда вы перезапускаете MATLAB. Часто полезно смочь сбросить генератор случайных чисел к тому состоянию запуска, на самом деле не перезапуская MATLAB. Например, вы можете хотеть повторить вычисление, которое включает случайные числа, и получите тот же результат.

rng обеспечивает очень простой способ отложить генератор случайных чисел к его настройкам по умолчанию.

Что является настройками случайных чисел «по умолчанию», которые MATLAB запускает с, или тот rng default дает вам? Если вы вызываете rng без входных параметров вы видите, что это — алгоритм Генератора случайных чисел Вихрь Мерсенна, отобранный с 0.

Вы будете видеть более подробно ниже, как использовать вышеупомянутый выход, включая State поле, чтобы управлять и измениться, как MATLAB генерирует случайные числа. На данный момент это служит способом видеть что генератор rand randi , и randn в настоящее время используют.

Невоспроизводимость

Каждый раз вы вызываете rand randi , или randn , они чертят новое значение от своего разделяемого генератора случайных чисел, и последовательные значения могут быть обработаны как статистически независимые. Но, как упомянуто выше, каждый раз, когда вы перезапускаете MATLAB, те функции сбрасываются и возвращают те же последовательности чисел. Очевидно, вычисления, которые используют те же «случайные» числа, не могут думаться как статистически независимые. Таким образом, когда необходимо объединить вычисления, сделанные в двух или больше сеансах работы с MATLAB, как будто они были статистически независимы, вы не можете использовать настройки генератора по умолчанию.

Один простой способ постараться не повторять те же случайные числа в новом сеансе работы с MATLAB состоит в том, чтобы выбрать различный seed для генератора случайных чисел. rng дает вам простой способ сделать это, путем создания seed на основе текущего времени.

Каждый раз вы используете ‘shuffle’ , это пересевает генератор с различным seed. Можно вызвать rng без входных параметров, чтобы видеть, что отбирает его на самом деле используемый.

Читать еще:  Как подключить усилитель супра дома

‘shuffle’ очень простой способ состоит в том, чтобы пересеять генератор случайных чисел. Вы можете думать, что это — хорошая идея, или даже необходимый, чтобы использовать его, чтобы получить «истинную» случайность в MATLAB. В большинстве целей, тем не менее, не необходимо использовать ‘shuffle’ вообще . Выбор seed на основе текущего времени не улучшает статистические свойства значений, которые вы получите от rand randi , и randn , и не делает их «более случайными» ни в каком действительном смысле. В то время как это прекрасно подходит, чтобы пересеять генератор каждый раз, когда вы запускаете MATLAB, или прежде чем вы выполните некоторое большое вычисление, включающее случайные числа, это — на самом деле не хорошая идея пересевать генератор слишком часто в сеансе, потому что это может влиять на статистические свойства ваших случайных чисел.

Что ‘shuffle’ действительно обеспечивает способ постараться не повторять те же последовательности значений. Иногда это очень важно, иногда это только «хорошо», но часто это не важно вообще. Примите во внимание это, если вы используете ‘shuffle’ , можно хотеть сохранить seed что rng созданный так, чтобы можно было повторить вычисления позже. Вы будете видеть, как сделать это ниже.

Больше управления воспроизводимостью и невоспроизводимостью

До сих пор вы видели, как сбросить генератор случайных чисел к его настройкам по умолчанию и пересеять его с помощью seed, который создается с помощью текущего времени. rng также обеспечивает способ пересеять его с помощью определенного seed.

Можно несколько раз использовать тот же seed, чтобы повторить те же вычисления. Например, если вы запускаете этот код дважды.

List of available regions

Main regions
  • Worldwide (English)
  • Europe (English)
  • América Latina (español)
АМЕРИКА
  • Argentina
  • Brasil
  • Canada (English)
  • Canada (français)
  • Chile
  • Colombia
  • EE.UU. (español)
  • México
  • USA (English)
  • América Latina (español)
ЕВРОПА, БЛИЖНИЙ ВОСТОК и АФРИКА
  • België (Nederlands)
  • Belgique (français)
  • Česká republika
  • Danmark
  • Deutschland
  • España
  • France
  • Italia
  • Magyarország
  • Nederland
  • Norge
  • Polska
  • Portugal
  • Schweiz (Deutsch)
  • Slovensko (česky)
  • South Africa
  • Suisse (français)
  • Suomi
  • Sverige
  • Türkiye
  • United Arab Emirates
  • United Kingdom
  • Ελλάδα
  • ישראל
  • Казахстан
  • România
  • Россия
  • Україна (українська)
  • Украина (русский)
  • المملكة العربية السعودية
  • الدول العربية
  • Europe (English)
АЗИАТСКО-ТИХООКЕАНСКИЙ РЕГИОН
  • Australia
  • India
  • इंडिया (हिंदी)
  • Indonesia (English)
  • Indonesia (Bahasa Indonesia)
  • Malaysia (English)
  • Malaysia (Bahasa Melayu)
  • New Zealand
  • Philippines (English)
  • Pilipinas (Filipino)
  • Singapore
  • Việt Nam
  • 日本語
  • 대한민국
  • 简体中文
  • 繁體中文
  • ประเทศไทย
  • Worldwide (English)

Генератор случайных паролей

Проверьте и обезопасьте свои учетные записи в Интернете

Надежные пароли гарантируют неприкосновенность и конфиденциальность ваших данных. Воспользуйтесь Avast BreachGuard, чтобы проверить свои учетные записи в Интернете. Это поможет выявить скомпрометированные пароли, найти ненадежные или одинаковые учетные данные, а также позволит быстро и легко менять настройки конфиденциальности вашей учетной записи.

Генератор паролей: часто задаваемые вопросы

Ниже приведены ответы на распространенные вопросы о генераторах паролей.

Безопасно ли использовать генератор паролей Avast?

Зачем использовать генератор паролей?

Дело в том, что люди не слишком хорошо справляются с придумыванием действительно надежных паролей. Они часто используют слова или цифры, которые имеют для них какое-то значение. Это может быть имя домашнего животного, девичья фамилия матери, день рождения ребенка, слова из песни и т. д. В итоге такие пароли очень легко угадать.

Помните: пароли угадывают не люди. Это делают компьютеры. Методом перебора обычный настольный компьютер может проанализировать более ста миллионов паролей в секунду. Это число возрастает до миллиардов комбинаций в секунду, если компьютер использует инструменты для взлома на основе графического интерфейса. Первостепенное значение имеют длина и сложность пароля.

Не стоит рисковать. Используя генератор, можно создавать длинные и действительно случайные пароли, которые не смогут взломать даже самые мощные компьютеры.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector