Generieren Sie zufällige Ganzzahlen im Bereich in Python

Manav Narula 30 Januar 2023
  1. Verwenden Sie die Funktion random.randint(), um zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich in Python zu generieren
  2. Verwenden Sie die Funktion random.randrange(), um zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich zu generieren in Python
  3. Verwenden Sie die Funktion random.sample(), um zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich in Python zu generieren
  4. Verwenden Sie das Modul NumPy, um zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich in Python zu generieren
Generieren Sie zufällige Ganzzahlen im Bereich in Python

Python ist ein sehr nützliches Werkzeug für die Datenanalyse. Wenn wir uns mit realen Szenarien befassen, müssen wir zufällige Werte generieren, um Situationen zu simulieren und daran zu arbeiten.

Python verfügt über das Modul random und NumPy, mit denen effiziente Methoden zum einfachen Arbeiten und Generieren von Zufallszahlen verfügbar sind.

In diesem Tutorial generieren wir einige zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich in Python.

Verwenden Sie die Funktion random.randint(), um zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich in Python zu generieren

Mit der Funktion randint() werden zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich generiert. Die Start- und Endpositionen werden als Parameter an die Funktion übergeben.

Zum Beispiel,

import random

x = random.randint(0, 10)
print(x)

Ausgabe:

8

Um mit dieser Funktion eine Liste von Zufallszahlen zu erstellen, können Sie die List Comprehensions-Methode mit der Schleife for wie folgt verwenden:

import random

x = [random.randint(0, 9) for p in range(0, 10)]
print(x)

Ausgabe:

[1, 6, 6, 5, 8, 8, 5, 5, 8, 4]

Beachten Sie, dass diese Methode nur ganzzahlige Werte akzeptiert.

Verwenden Sie die Funktion random.randrange(), um zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich zu generieren in Python

Die Funktion randrange() gibt auch eine Zufallszahl innerhalb eines Bereichs zurück und akzeptiert nur ganzzahlige Werte. Hier haben wir jedoch die Möglichkeit, einen sehr nützlichen Parameter namens step anzugeben. Mit dem Parameter step können wir eine Zufallszahl finden, die durch eine bestimmte Zahl teilbar ist. Standardmäßig ist dieser Parameter 1.

Zum Beispiel,

import random

x = random.randrange(0, 10, 2)
print(x)

Ausgabe:

4

Beachten Sie, dass die Ausgabe durch 2 teilbar ist. Mit derselben List Comprehensions-Methode können wir mit dieser Funktion eine Liste von Zufallszahlen erstellen, wie unten gezeigt.

import random

x = [random.randrange(0, 10, 2) for p in range(0, 10)]
print(x)

Ausgabe:

[8, 0, 6, 2, 0, 6, 8, 6, 0, 4]

Verwenden Sie die Funktion random.sample(), um zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich in Python zu generieren

Mit dieser Funktion können wir den Bereich und die Gesamtzahl der Zufallszahlen angeben, die wir generieren möchten. Außerdem wird sichergestellt, dass keine doppelten Werte vorhanden sind. Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Funktion verwendet wird.

import random

x = random.sample(range(10), 5)
print(x)

Ausgabe:

[7, 8, 5, 9, 6]

Verwenden Sie das Modul NumPy, um zufällige Ganzzahlen zwischen einem bestimmten Bereich in Python zu generieren

Das Modul NumPy verfügt außerdem über drei Funktionen, um diese Aufgabe zu erfüllen, die erforderliche Anzahl zufälliger Ganzzahlen zu generieren und in einem numpy-Array zu speichern.

Diese Funktionen sind numpy.random.randint(), numpy.random.choice() und numpy.random.uniform(). Der folgende Code zeigt, wie diese Funktionen verwendet werden.

Zum Beispiel,

import numpy as np

x1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=(5,))
print(x1)

x2 = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(5,)).astype(int)
print(x2)

x3 = np.random.choice(a=10, size=5)
print(x3)

Ausgabe:

[3 2 2 2 8]
[8 7 9 2 9]
[0 7 4 1 4]
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Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.

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