Python Random 모듈은 Python에서 임의의 정수를 생성하기 위한 내장 모듈입니다. 이 숫자는 무작위로 발생하며 어떠한 규칙이나 지침도 따르지 않습니다. 따라서 이 모듈을 사용하여 난수를 생성하고 목록이나 문자열에 대한 임의 항목을 표시하는 등의 작업을 할 수 있습니다.
무작위() 함수
random.random() 함수는 0.0에서 1.0 사이의 부동소수점 숫자를 제공합니다. 이 기능에는 매개변수가 필요하지 않습니다. 이 메서드는 [0.0 및 1] 내의 두 번째 임의 부동 소수점 값을 반환합니다.
암호
# Python program for generating random float number import random num=random.random() print(num)
산출:
0.3232640977876686
randint() 함수
random.randint() 함수는 제공된 숫자 범위에서 임의의 정수를 생성합니다.
암호
# Python program for generating a random integer import random num = random.randint(1, 500) print( num )
산출:
arp - 명령
215
randrange() 함수
random.randrange() 함수는 시작, 중지 및 단계 매개변수로 정의된 지정된 범위에서 항목을 무작위로 선택합니다. 기본적으로 시작은 0으로 설정됩니다. 마찬가지로 단계도 기본적으로 1로 설정됩니다.
암호
# To generate value between a specific range import random num = random.randrange(1, 10) print( num ) num = random.randrange(1, 10, 2) print( num )
산출:
4 9
choice() 함수
random.choice() 함수는 비어 있지 않은 시리즈에서 항목을 무작위로 선택합니다. 아래 주어진 프로그램에서 문자열, 목록 및 집합을 정의했습니다. 그리고 위의 choice() 메소드를 사용하여 임의의 요소를 선택합니다.
암호
# To select a random element import random random_s = random.choice('Random Module') #a string print( random_s ) random_l = random.choice([23, 54, 765, 23, 45, 45]) #a list print( random_l ) random_s = random.choice((12, 64, 23, 54, 34)) #a set print( random_s )
산출:
M 765 54
shuffle() 함수
random.shuffle() 함수는 주어진 목록을 무작위로 섞습니다.
암호
나타샤 달랄
# To shuffle elements in the list list1 = [34, 23, 65, 86, 23, 43] random.shuffle( list1 ) print( list1 ) random.shuffle( list1 ) print( list1 )
산출:
[23, 43, 86, 65, 34, 23] [65, 23, 86, 23, 34, 43]
Random 모듈을 이용한 가위바위보 프로그램
암호
# import random module import random # Function to play game def start_game(): # Print games rules and instructions print(' This is Javatpoint's Rock-Paper-Scissors! ') print(' Please Enter your choice: ') print(' choice 1: Rock ') print(' choice 2: Paper ') print(' choice 3: Scissors ') #To take the user input choice_user = int(input(' Select any options from 1 - 3 : ')) # randint() Function which generates a random number by computer choice_machine = random.randint(1, 3) # display the machines choice print(' Option choosed by Machine is: ', end = ' ') if choice_machine == 1: print(' Rock ') elif choice_machine == 2: print('Paper') else: print('Scissors') # To declare who the winner is if choice_user == choice_machine: print(' Wow It's a tie! ') elif choice_user == 1 and choice_machine == 3: print(' Congratulations!! You won! ') elif choice_user == 2 and choice_machine == 1: print(' Congratulations!! You won! ') elif choice_user == 3 and choice_machine == 2: print(' Congratulations!! You won! ') else: print(' Sorry! The Machine Won the Game? ') # If user wants to play again play_again = input(' Want to Play again? ( yes / no ) ').lower() if play_again == ' yes ': start_game() else: print(' Thanks for playing Rock-Paper-Scissors! ') # Begin the game start_game()
산출:
This is Javatpoint's Rock-Paper-Scissors! Please Enter your choice: choice 1: Rock choice 2: Paper choice 3: Scissors Select any options from 1 - 3 : 1 Option choosed by Machine is: Rock Wow It's a tie! Want to Play again? ( yes / no ) yes This is Javatpoint's Rock-Paper-Scissors! Please Enter your choice: choice 1: Rock choice 2: Paper choice 3: Scissors Select any options from 1 - 3 : 2 Option choosed by Machine is: Scissors Congratulations!! You won! Want to Play again? ( yes / no ) no Thanks for playing Rock-Paper-Scissors!
랜덤모듈의 다양한 기능
다음은 Random 모듈에서 사용할 수 있는 함수 목록입니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 시드(a=없음, 버전=2) | 이 함수는 새로운 난수를 생성합니다. |
| getstate() | 이 메서드는 생성기의 현재 상태를 반영하는 객체를 제공합니다. 상태를 복구하려면 setstate()에 인수를 제공하십시오. |
| setstate(상태) | 상태 객체를 제공하면 getstate()가 호출된 시점의 함수 상태가 재설정됩니다. |
| getrandbits(k) | 이 함수는 k개의 임의 비트를 갖는 Python 정수를 제공합니다. 이는 임의로 큰 범위를 관리할 수 있는 randrange()와 같은 난수 생성 알고리즘에 중요합니다. |
| randrange(시작, 중지[, 단계]) | 범위에서 임의의 정수를 생성합니다. |
| 반환(a, b) | a와 b 내에서 무작위로 정수를 제공합니다(둘 다 포함). a > b이면 ValueError가 발생합니다. |
| 선택(순서) | 비어 있지 않은 시리즈 항목을 무작위로 생성합니다. |
| 셔플(순서) | 순서를 변경하세요. |
| 표본(인구, k) | 인구 계열의 k-크기 고유 항목 목록을 표시합니다. |
| 무작위의() | 이 함수는 새로운 난수를 생성합니다. |
| 유니폼(a,b) | 이 메서드는 생성기의 현재 상태를 반영하는 객체를 제공합니다. 상태를 복구하려면 setstate()에 인수를 제공하십시오. |
| 삼각형(낮음, 높음, 모드) | 상태 객체를 제공하면 getstate()가 호출된 시점의 함수 상태가 재설정됩니다. |
| 과스(뮤, 시그마) | 평균 및 표준편차를 사용하면 부동 소수점 숫자가 무작위로 생성됩니다. | 베타변수(알파,베타) | 알파 및 베타를 사용하면 0과 1 범위 사이에서 부동 소수점이 무작위로 생성됩니다. - 베타 분포 | 설명변량(람다) | 부동소수점 숫자는 람다 인수를 사용하여 생성됩니다. - 지수분포 | 정규변량(mu, 시그마) | 평균 및 표준편차를 사용하면 부동 소수점 숫자가 무작위로 생성됩니다. - 정규 분포 | 감마변수(알파, 베타) | 알파 및 베타를 사용하면 부동 소수점이 무작위로 생성됩니다. - 감마 분포 |
결론
결론적으로 우리는 정수, 부동 소수점 숫자 및 목록, 튜플 등과 같은 기타 시퀀스를 처리하기 위해 Python의 무작위 모듈이 제공하는 다양한 방법에 대해 배웠습니다. 또한 시드가 의사 난수 패턴에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보았습니다.