在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数

在Python中生成一个范围内的N个唯一随机数

要在一个范围内生成 N 个唯一的随机数：

使用range()类创建range对象。
使用该random.sample()方法获取 N 个唯一随机数的列表。
该random.sample()方法从提供的序列中返回一个包含 N 个唯一元素的列表。

主程序


import random


def gen_random_numbers_in_range(low, high, n):
    return random.sample(range(low, high), n)


# 👇️ [6, 9, 4, 8, 1]
print(gen_random_numbers_in_range(1, 10, 5))

# 👇️ [8, 4, 1, 3, 5]
print(gen_random_numbers_in_range(1, 10, 5))

我们使用range()类来获取range对象。

主程序


print(list(range(1, 5)))  # 👉️ [1, 2, 3, 4]
print(list(range(1, 8)))  # 👉️ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

范围类通常用于循环特定次数。

该类range()采用以下参数：

姓名	描述
`start`	表示范围开始的整数（默认为`0`）
`stop`	向上，但不包括提供的整数
`step`	范围将由每 N 个数字组成，从`start`到`stop`（默认为`1`）

random.sample方法返回从提供的序列中选择的 N个
唯一元素的列表。

该方法采用的第一个参数是一个序列，第二个参数是要返回的随机元素的数量。

主程序


import random


# 👇️ [5, 3, 8, 4, 7]
print(
    random.sample(
        range(1, 10),
        5
    )
)

该random.sample()方法返回从序列中选择的元素的 N 大小列表，无需替换。

没有替换意味着不能多次返回同一个元素。

如果样本大于序列，该random.sample()方法将引发 a 。ValueError

主程序


import random

# ⛔️ ValueError
print(
    random.sample(
        range(1, 5),
        5
    )
)

如果您需要处理这种情况，请使用
try/except 块。

主程序


import random


try:
    random_numbers = random.sample(
        range(1, 5),
        5
    )
except ValueError:
    # 👇️ this runs
    print('The sample is larger than the sequence')

试图检索比rangecaused a
中存在的元素更多的元素ValueError，然后由块处理except。

或者，您可以使用该random.shuffle()方法。

使用random.shuffle()生成一个范围内的N个唯一随机数

这是一个四步过程：

使用range()类来获取range对象。
使用该类list()将range对象转换为列表。
使用random.shuffle()方法对列表进行洗牌。
使用列表切片从列表中获取 N 个唯一的随机数。

主程序


import random


def gen_random_numbers_in_range(low, high, n):
    a_list = list(range(low, high))

    random.shuffle(a_list)

    return a_list[:n]


# 👇️ [5, 7, 9, 3, 6]
print(gen_random_numbers_in_range(1, 10, 5))

# 👇️ [9, 4, 6, 3, 8]
print(gen_random_numbers_in_range(1, 10, 5))

random.shuffle
方法接受一个
序列并将其随机播放。

主程序


import random

a_list = list(range(1, 10))

random.shuffle(a_list)

print(a_list)  # 👉️ [4, 7, 3, 9, 1, 2, 8, 6, 5]

最后一步是使用
列表切片从列表中选择 N 个唯一的随机元素。

列表切片的语法是my_list[start:stop:step].

索引start是包含的，stop索引是排他的（最多，但不包括）。

如果start省略索引，则认为是，如果省略索引，则切片转到列表的末尾。 0stop

Python 索引是从零开始的，因此列表中的第一项的索引为0，最后一项的索引为-1或len(my_list) - 1。

切片list[:n]返回n打乱列表的第一个元素。

使用 NumPy 创建不重复的随机数列表

这是一个三步过程：

使用range()类创建range对象。
使用该numpy.random.choice()方法创建一个没有重复的数字列表。
replace将参数设置为False以选择唯一数字。

主程序


import numpy as np


list_of_numbers = np.random.choice(
    range(1, 15),
    6,
    replace=False
).tolist()

print(list_of_numbers)  # 👉️ [13, 14, 9, 6, 11, 12]

确保安装
了 NumPy 模块以便能够运行代码示例。

壳


pip install numpy

# 👇️ or with pip3
pip3 install numpy

numpy.random.choice
方法从给定的
类数组对象生成随机样本。

该replace参数确定是否可以多次选择类数组对象的值。参数默认为. True

我们将replace参数设置为False，因此不会选择重复项。

如果需要将 NumPy 数组转换为原生 Python 列表，可以使用
tolist方法。

在不包括某些数字的范围内生成随机数

要生成一个范围内的随机数，不包括一些数字：

使用列表理解来迭代range对象。
使用not in运算符从列表中排除数字。
使用该random.choice()方法生成一个范围内的随机数。

主程序


from random import choice


def gen_random_number(low, high, exclude):
    return choice(
        [number for number in range(low, high)
         if number not in exclude]
    )


numbers_to_exclude = [1, 3, 7]

# 👇️ 2
print(gen_random_number(1, 10, numbers_to_exclude))

# 👇️ 19
print(gen_random_number(1, 100, numbers_to_exclude))

我们使用
列表理解来迭代一个range对象。

列表推导用于对每个元素执行某些操作或选择满足条件的元素子集。

范围类通常用于循环特定次数。

主程序


print(list(range(1, 5))) # 👉️ [1, 2, 3, 4]
print(list(range(1, 3))) # 👉️ [1, 2]

在每次迭代中，我们使用not in运算符从结果中排除数字列表。

主程序


from random import choice


def gen_random_number(low, high, exclude):
    return choice(
        [number for number in range(low, high)
         if number not in exclude]
    )

in 运算符测试成员资格。例如，如果是的成员
，则x in l计算为，否则计算为。TruexlFalse

x not in l返回的否定x in l。

最后一步是使用该random.choice()方法。

random.choice方法接受一个序列并从非空序列返回一个随机元素。

主程序


import random

print(random.choice(['a', 'b'])) # 👉️ "a"

如果序列为空，则该方法引发一个IndexError.

如果您需要在一个范围内生成 N 个随机数，不包括数字列表，请使用列表理解。

主程序


from random import choice


def gen_random_number(low, high, exclude):
    return choice(
        [number for number in range(low, high)
         if number not in exclude]
    )


numbers_to_exclude = [1, 3, 7]

result = [
    gen_random_number(1, 10, numbers_to_exclude) for _ in range(3)
]
print(result)  # 👉️ [5, 2, 5]

We used a list comprehension to iterate over a range object of length N and
called the get_random_number() function on each iteration.

Alternatively, you can use set objects.

# Generate random number in range excluding some numbers using a set

This is a four-step process:

Get a set containing all numbers in the range.
Convert the list of numbers to exclude to a set object.
Get the difference between the set objects.
Use the random.choice() method to generate a random number in the range.

main.py


from random import choice


def gen_random_number(low, high, exclude):
    return choice(
        list(
            set(number for number in range(low, high)) -
            set(exclude)
        )
    )


numbers_to_exclude = [1, 3, 7]

print(gen_random_number(1, 10, numbers_to_exclude))  # 👉️ 4

result = [
    gen_random_number(1, 10, numbers_to_exclude) for _ in range(3)
]
print(result)  # 👉️ [5, 2, 5]

We used the set() class
to convert the range object and the list of numbers to exclude to set
objects.

Set objects are an unordered collection of unique elements and implement a difference() method.

The minus sign is a shorthand for calling the difference() method on the
set.

main.py


print({1, 2, 3} - {2, 3}) # 👉️ {1}

The
difference()
method returns a new set with elements in the set that are not in the
provided iterable.

We used the list() class to convert the
set object to a list and used the random.choice() method to pick a random
number from the list.

# Additional Resources

You can learn more about the related topics by checking out the following
tutorials:

在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数

目录

Generate N unique random numbers within a range in Python