生成0到9之间的随机整数

如何在Python中生成0到9（含）之间的随机整数？

例如， 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 ， 7 ， 8 ， 9

#1楼

import random
print(random.randint(0,9))

random.randint(a, b)

返回一个随机整数N，使得a <= N <= b。

文档： https ： //docs.python.org/3.1/library/random.html#random.randint

#2楼

from random import randintx = [randint(0, 9) for p in range(0, 10)]

这将生成范围为0到9（包括0和9）的10个伪随机整数。

#3楼

通过random.shuffle试试这个

>>> import random
>>> nums = [x for x in range(10)]
>>> random.shuffle(nums)
>>> nums
[6, 3, 5, 4, 0, 1, 2, 9, 8, 7]

#4楼

试试这个：

from random import randrange, uniform# randrange gives you an integral value
irand = randrange(0, 10)# uniform gives you a floating-point value
frand = uniform(0, 10)

#5楼

尝试：

from random import randrange
print(randrange(10))

更多信息： http ： //docs.python.org/library/random.html#random.randrange

#6楼

secrets模块是Python 3.6中的新功能。这比用于加密或安全性使用的random模块更好。

要在0-9的包含范围内随机打印一个整数：

from secrets import randbelow
print(randbelow(10))

有关详细信息，请参阅PEP 506 。

#7楼

如果你想使用numpy，那么使用以下内容：

import numpy as np
print(np.random.randint(0,10))

#8楼

选择数组的大小（在本例中，我选择的大小为20）。然后，使用以下内容：

import numpy as np
np.random.randint(10, size=(1, 20))

您可以期望看到以下形式的输出（ 每次运行时都会返回不同的随机整数;因此您可以预期输出数组中的整数与下面给出的示例不同 ）。

array([[1, 6, 1, 2, 8, 6, 3, 3, 2, 5, 6, 5, 0, 9, 5, 6, 4, 5, 9, 3]])

#9楼

random.sample是另一个可以使用的

import random
n = 1 # specify the no. of numbers
num = random.sample(range(10),  n)
num[0] # is the required number

#10楼

最好的方法是使用导入随机功能

import random
print(random.sample(range(10), 10))

或没有任何库导入：

n={}
for i in range(10):n[i]=ifor p in range(10):print(n.popitem()[1])

这里popitems从字典n删除并返回一个任意值。

#11楼

在连续数字的情况下， randint或randrange可能是最佳选择，但如果序列中有几个不同的值（即list ），您还可以使用choice ：

>>> import random
>>> values = list(range(10))
>>> random.choice(values)
5

choice也适用于非连续样本中的一个项目：

>>> values = [1, 2, 3, 5, 7, 10]
>>> random.choice(values)
7

如果你需要它“加密强大”，python 3.6和更新版本中也有一个secrets.choice ：

>>> import secrets
>>> values = list(range(10))
>>> secrets.choice(values)
2

#12楼

对于Python 3.6，我有更好的运气

str_Key = ""
str_RandomKey = ""
for int_I in range(128):                                                                                    str_Key = random.choice('0123456789')str_RandomKey = str_RandomKey + str_Key

只需添加“ABCD”和“abcd”或“^！〜= - > <”等字符即可更改要拉出的字符池，更改范围以更改生成的字符数。

#13楼

>>> import random
>>> random.randrange(10)
3
>>> random.randrange(10)
1

要获取十个样本的列表：

>>> [random.randrange(10) for x in range(10)]
[9, 0, 4, 0, 5, 7, 4, 3, 6, 8]

#14楼

虽然许多帖子演示了如何获得一个随机整数，但原始问题询问如何生成随机整数s （复数）：

如何在Python中生成0到9（含）之间的随机整数？

为清楚起见，这里我们演示如何获得多个随机整数。

特定

>>> import randomlo = 0
hi = 10
size = 5

码

多个随机整数

# A
>>> [random.randint(lo, hi) for _ in range(size)]
[9, 7, 0, 7, 3]

# B
>>> [random.randrange(lo, hi) for _ in range(size)]
[8, 3, 6, 8, 7]

# C
>>> lst = list(range(lo, hi))
>>> random.shuffle(lst)
>>> [lst[i] for i in range(size)]
[6, 8, 2, 5, 1]

# D
>>> [random.choice(range(lo, hi)) for _ in range(size)]
[2, 1, 6, 9, 5]

随机整数的样本

# E
>>> random.choices(range(lo, hi), k=size)
[3, 2, 0, 8, 2]

# F
>>> random.sample(range(lo, hi), k=size)
[4, 5, 1, 2, 3]

细节

一些帖子演示了如何本机生成多个随机整数。 ¹以下是解决隐含问题的一些选项：

答： random.randint返回一个随机整数N ，使得a <= N <= b
B ： randint(a, b+1) random.randrange别名
C ： random.shuffle将一个序列random.shuffle到位
D ： random.choice从非空序列返回一个随机元素
E ： random.choices从群体中返回k选择（替换，Python 3.6+）
F ： random.sample返回来自总体的k唯一选择（无替换）： ²

以下是标准库和Numpy中一些随机函数的比较：

| | random                | numpy.random                     |
|-|-----------------------|----------------------------------|
|A| randint(low, high)    | randint(low, high)               |
|B| randrange(low, high)  | randint(low, high)               |
|C| shuffle(seq)          | shuffle(seq)                     |
|D| choice(seq)           | choice(seq)                      |
|E| choices(seq, k)       | choice(seq, size)                |
|F| sample(seq, k)        | choice(seq, size, replace=False) |

您还可以快速将Numpy中的许多发行版之一转换为随机整数样本。 ³

例子

>>> np.random.normal(loc=5, scale=10, size=size).astype(int)
array([17, 10,  3,  1, 16])>>> np.random.poisson(lam=1, size=size).astype(int)
array([1, 3, 0, 2, 0])>>> np.random.lognormal(mean=0.0, sigma=1.0, size=size).astype(int)
array([1, 3, 1, 5, 1])

_{¹即@John Lawrence Aspden，@ ST Mohammed，@ SiddTheKid，@ user14372，@ zangw，et al。}_{² @prashanth提到这个模块显示一个整数。}_{³由@Siddharth Satpathy演示}

#15楼

生成0到9之间的随机整数。

import numpy
X = numpy.random.randint(0, 10, size=10)
print(X)

输出：

[4 8 0 4 9 6 9 9 0 7]

#16楼

我会尝试以下之一：

1.> numpy.random.randint

import numpy as np
X1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))print (X1)
>>> array([3, 0, 9, 0, 5, 7, 6, 9, 6, 7, 9, 6, 6, 9, 8])

2.> numpy.random.uniform

import numpy as np
X2 = np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)print (X2)
>>> array([8, 3, 6, 9, 1, 0, 3, 6, 3, 3, 1, 2, 4, 0, 4])

3.> random.randrange

from random import randrange
X3 = [randrange(10) for i in range(15)]print (X3)
>>> [2, 1, 4, 1, 2, 8, 8, 6, 4, 1, 0, 5, 8, 3, 5]

4.> random.randint

from random import randint
X4 = [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]print (X4)
>>> [6, 2, 6, 9, 5, 3, 2, 3, 3, 4, 4, 7, 4, 9, 6]

速度：

►np.random.randint是最快的 ，其次是np.random.uniform和random.randrange 。 random.randint是最慢的 。

►nap.random.randint和np.random.uniform 都比random.randrange和random.randint 快得多 （快 8到12倍）。

%timeit np.random.randint(low=0, high=10, size=(15,))
>> 1.64 µs ± 7.83 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)%timeit np.random.uniform(low=0, high=10, size=(15,)).astype(int)
>> 2.15 µs ± 38.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)%timeit [randrange(10) for i in range(15)]
>> 12.9 µs ± 60.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)%timeit [randint(0, 9) for i in range(0, 15)]
>> 20 µs ± 386 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

笔记：

1.> np.random.randint在半开区间[低，高]上生成随机整数。

2.> np.random.uniform在半开区间[低，高]上生成均匀分布的数字。

3.> random.randrange（stop）从范围（开始，停止，步骤）生成随机数。

4.> random.randint（a，b）返回随机整数N，使得a <= N <= b。

5.> astype（int）将numpy数组转换为int数据类型。

6.>我选择了size =（15，）。这将给你一个长度= 15的numpy数组。

#17楼

这更像是一种数学方法，但它在100％的时间内起作用：

假设你想使用random.random()函数在a和b之间生成一个数字。要实现此目的，请执行以下操作：

num = (ba)*random.random() + a;

当然，您可以生成更多数字。

#18楼

从随机模块的文档页面：

警告：不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。如果需要加密安全的伪随机数生成器，请使用os.urandom（）或SystemRandom。

random.SystemRandom ，在Python 2.4中引入，被认为是加密安全的。它仍然可以在Python 3.7.1中找到，这在撰写本文时是最新的。

>>> import string
>>> string.digits
'0123456789'
>>> import random
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'8'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'1'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'8'
>>> random.SystemRandom().choice(string.digits)
'5'

而不是string.digits ， range可以用于其他一些答案，或许可以理解。根据您的需要混合搭配。