Заполнение массива случайными числами питон

Заполнение массива случайными числами питон

Нужно заполнить на 100.000 значений массив (и отсортировать пузырьком), вот только рандом немного хромает

1 Ответы

Если нужны только уникальные числа в указанном диапазоне, тогда можно просто сгенерировать все числа из диапазона и перемешать их:

jfs предложил пример генерации случайных чисел используя модуль numpy :

Эта функция сгенерирует указанное количество чисел, в указанном случайном диапазоне, но нет гарантии уникальности чисел.

Заполнить один массив случайными числами, другой — введенными с клавиатуры числами, в ячейки третьего записать суммы соответствующих ячеек первых двух. Вывести содержимое массивов на экран.

Все три массива должны иметь одинаковую размерность и тип.

Заполнение массива случайными числами:
Перебирать индекс массива от начала до конца, записывать в каждую его ячейку случайно сгенерированное число.

Заполнение массива значениями с клавиатуры:
Перебирать индекс массива от начала до конца, записывать в каждую его ячейку число, введенное с клавиатуры.

Заполнение массива суммами значений из других массивов:
Перебирать индекс массива от начала до конца, записывать в каждую его ячейку сумму значений из ячеек под таким же индексом из двух первых массивов.

Вывод массива на экран:
Перебирать индекс массива от начала до конца, выводить на экран значение ячейки массива под каждым индексом.

const N = 10 ;
var a , b , c : array [ 1 .. N ] of byte ;
i : byte ;
begin
randomize ;
for i : = 1 to N do
a [ i ] : = random ( 100 ) ;

write ( ‘Введите десять чисел до 100: ‘ ) ;
for i : = 1 to N do
read ( b [ i ] ) ;

for i : = 1 to N do
c [ i ] : = a [ i ] + b [ i ] ;

for i : = 1 to N do
write ( a [ i ] : 4 ) ;
writeln ;
for i : = 1 to N do
write ( b [ i ] : 4 ) ;
writeln ;
for i : = 1 to N do
write ( c [ i ] : 4 ) ;
writeln ;
end .

#include
#define N 10

main ( ) <
int a [ N ] , b [ N ] , c [ N ] , i ;
srand ( time ( NULL ) ) ;
for ( i = 0 ; i N ; i ++ )
a [ i ] = rand ( ) % 100 ;
printf ( "Введите %d чисел: " , N ) ;
for ( i = 0 ; i N ; i ++ )
scanf ( "%d" , & b [ i ] ) ;
for ( i = 0 ; i N ; i ++ )
c [ i ] = a [ i ] + b [ i ] ;

for ( i = 0 ; i N ; i ++ ) printf ( "%5d" , a [ i ] ) ;
printf ( "
" ) ;
for ( i = 0 ; i N ; i ++ ) printf ( "%5d" , b [ i ] ) ;
printf ( "
" ) ;
for ( i = 0 ; i N ; i ++ ) printf ( "%5d" , c [ i ] ) ;
printf ( "
" ) ;
>

from random import random
N = 10
a = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ]
b = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ]
c = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ]
for i in range ( N ) :
a [ i ] = int ( random ( ) * 100 )

print ( "Введите числа" )
for i in range ( N ) :
b [ i ] = int ( input ( ) )

for i in range ( N ) :
c [ i ] = a [ i ] + b [ i ]

print ( a )
print ( b )
print ( c )

from random import random
N = 10
a = [ ]
b = [ ]
c = [ ]
for i in range ( N ) :
n = int ( random ( ) * 100 )
a. append ( n )

print ( "Введите числа" )
for i in range ( N ) :
n = int ( input ( ) )
b. append ( n )

for i in range ( N ) :
n = a [ i ] + b [ i ]
c. append ( n )

print ( a )
print ( b )
print ( c )

N = 10
dim a(N)
dim b(N)
dim c(N)
for i=0 to N-1
a[i] = int(rand()*100)
next i
print "Введите числа"
for i=0 to N-1
input b[i]
next i
for i=0 to N-1
c[i] = a[i] + b[i]
next i

Читайте также:  Где найти стим гуард

for i=0 to N-1
print a[i] + " " ;
next i
print
for i=0 to N-1
print b[i] + " " ;
next i
print
for i=0 to N-1
print c[i] + " " ;
next i

Как и многие другие языки программирования, Python позволяет работать с генераторами случайных значений. С их помощью можно оперативно создавать последовательности из различных чисел или символов, предугадать которые невозможно. Для этой цели в Python применяется встроенная библиотека с множеством методов для управляемой генерации.

Что такое случайные числа?

Случайные числа представляют собой произвольные данные, которые были получены в результате автоматической генерации компьютерной программой. Подобная информация используется во многих видах программного обеспечения, где необходимо иметь дело с непредсказуемыми величинами. Ярким примером тому являются игровые автоматы либо казино, в которых каждый раз генерируется новая выигрышная комбинация чисел. Также данный подход применяется в криптографических целях для создания надежных паролей.

Стоит заметить, что стандартные средства Python не способны предоставлять в программе истинно случайные значения. Они предоставляют псевдо случайную последовательность. Инициализируется она от какого либо случайного числа. То есть если мы будем инициализировать последовательность одним и тем же числом, то она будет каждый раз выдавать одинаковые данные. Чтобы этого не было, для инициализации берется значение системных часов.

Так что обычно используется метод генерации псевдослучайных величин с иницилизацией от системных часов.

Реализации случайных чисел в Python

Язык программирования Python содержит в себе несколько разных модулей, применяемых для генерации псевдослучайных величин. Все они, как правило, используют в своих целях текущее системное время, которое установлено на компьютере. Это гарантирует получение разных последовательностей значений при каждом новом обращении к генератору. Среди инструментов, которые предназначены для работы с псевдослучайными числами, находится довольно обширная библиотека random, а также функции numpy.random и os.urandom.

Особенности их применения:

  • Стандартный модуль random в Python 3 включает множество методов для генерации как целых, так и вещественных чисел, а также последовательностей с определенными параметрами.
  • Функция numpy.random используется для заполнения массивов случайными величинами.
  • Функция os.urandom предоставляет набор из случайных байтов, что применимо в криптографии.

Наиболее широкое применение получила в Python библиотека random. Поэтому далее мы ее и рассмотрим подробно.

Читайте также:  При каком альфа векторы компланарны

Модуль random

Ниже приведена таблица, где описаны самые главные методы из подключаемого модуля, входящего в состав стандартных библиотек Python. В таблице приведены названия функций, а также доступный перечень параметров с небольшой характеристикой.

Метод Характеристика
random() возвращает число в диапазоне от 0 до 1
seed(a) настаивает генератор на новую последовательность a
randint(a, b) возвращает целое число в диапазоне от a и b
randrange(a, b, c) возвращает целое число в диапазоне от a до b с шагом c
uniform(a, b) возвращает вещественное число в диапазоне от a и b
shuffle(a) перемешивает значения в списке a
choice(a) возвращает случайный элемент из списка a
sample(a, b) возвращает последовательность длиной b из набора a
getstate() возвращает внутреннее состояние генератора
setstate(a) восстанавливает внутреннее состояние генератора a
getrandbits(a) возвращает a случайно сгенерированных бит
triangular(a, b, c) возвращает вещественное число от a до b с распределением c

Здесь хотелось бы описать функцию seed. Она как раз и применяется для задания инициализирующего числа псевдо случайной последовательности. При вызове seed без параметра, берется значение системного таймера. Эта функция вызывается в конструкторе класса Random.

В примерах мы рассмотрим, как применяются основные функции. А так же в конце рассмотрим как используется SystemRandom.

Примеры

Чтобы воспользоваться возможностями генерации случайных чисел в Python 3, следует произвести импорт библиотеки random, вынеся ее в начало исполняемого файла при помощи ключевого слова import.

Вещественные числа

В модуле есть одноименная функция random. В Python она используется чаще, чем другие функции этого модуля. Функция возвращает вещественное число в промежутке от 0 до 1. В следующем примере демонстрируется создание трех разных переменных a, b и c.

Целые числа

Для получения случайных целых чисел в определенном диапазоне используется функция randint, принимающая два аргумента: минимальное и максимальное значение. Программа, показанная ниже отображает генерацию трех разных значений в промежутке от 0 до 9.

Диапазоны целых

Метод randrange позволяет генерировать целочисленные значения, благодаря работе с тремя параметрами: минимальная и максимальная величина, а также длина шага. Вызвав функцию с одним аргументом, начальная граница получит значение 0, а интервал станет равен 1. Для двух аргументов автоматически инициализируется только длина шага. Работа данного метода с трема разными наборами параметров показана в следующем примере.

Читайте также:  Не грузит половину сайтов

Диапазоны вещественных

Сгенерировать вещественное число поможет метод под названием uniform. Он принимает всего два аргумента, обозначающих минимальное и максимальное значения. Демонстрация его работы располагается в следующем примере кода, где создаются переменные a, b и c.

Использование в генераторах

Возможности генерации псевдослучайных чисел можно использовать и для создания последовательностей. В следующем фрагменте кода создается набор чисел при помощи генератора списка со случайным наполнением и длиной. Как можно заметить, в данном примере функция randint вызывается дважды: для каждого элемента и размера списка.

Перемешивание

Метод shuffle дает возможность перемешать содержимое уже созданного списка. Таким образом, все его элементы будут находиться в абсолютно случайном порядке. Пример, где отображается работа этой функции со списком a из 10 значений, располагается дальше.

Случайный элемент списка

При помощи функции choice можно извлечь случайный элемент из существующего набора данных. В следующем примере переменная b получает некое целое число из списка a.

Несколько элементов списка

Извлечь из последовательности данных можно не только один элемент, но и целый набор значений. Функция sample позволит получить абсолютно новый список чисел из случайных компонентов уже существующего списка. В качестве первого аргумента необходимо ввести исходную последовательность, а на месте второго указать желаемую длину нового массива.

Генерация букв

Возможности стандартной библиотеки позволяют генерировать не только числа, но и буквы. В следующем примере показывается инициализация трех разных переменных случайными символами латиницы. Для этого необходимо произвести импортирование модуля string, а затем воспользоваться списком letters, который включает все буквы английского алфавита.

Как можно заметить, отображаются буквы в разном регистре. Для того чтобы преобразовать их к общему виду, рекомендуется вызвать стандартные строковые методы upper или lower.

SystemRandom

Как уже говорилось ранее, SystemRandom основана на os.urandom. Она выдает так же псевдослучайные данные, но они зависят дополнительно и от операционной системы. Результаты используются в криптографии. Есть недостаток – то что функции SystemRandom отрабатывают в несколько раз дольше. Рассмотрим пример использования:

Заключение

Таким образом, язык программирования Python содержит массу встроенных методов для генерации и обработки случайных значений. Пользоваться ими можно при помощи разных библиотек, входящих в стандартный набор инструментов платформы. Благодаря данным функциям можно задавать различные условия, а также ограничения для своих генераторов.

Ссылка на основную публикацию
Драйвер для веб камеры на ноутбук acer
by Acer Inc. After you upgrade your computer to Windows 10, if your Acer Camera Drivers are not working, you...
Logitech deluxe 250 keyboard драйвер
Ниже показаны совместимые с ОС Windows 7 драйвера для Logitech Deluxe 250 USB Keyboard. Каждый драйвер клавиатуры Logitech Deluxe 250...
Medal of honor 2010 отзывы
Неплохой шутер на раз! Не знаю как вам, но мне было весело играть, особенно когда переиграл в КоД и Батлу....
Драйвер для микро сд карты
SD(miniSD,microSD) флеш-карточки формата SDHC (Secure Digital High Capacity), допускают объем от 2 до 32 гигабайт. Эти карточки имеют такой же...
Adblock detector