在范围内生成'n'个唯一随机数[重复]

Posted 2023-02-15

【中文标题】在范围内生成\'n\'个唯一随机数[重复]

【英文标题】：Generate 'n' unique random numbers within a range [duplicate]在范围内生成'n'个唯一随机数[重复]

【发布时间】：2014-05-15 13:21:22

【问题描述】：

我知道如何在 Python 中生成一个范围内的随机数。

random.randint(numLow, numHigh)

我知道我可以把它放在一个循环中来生成 n 个这样的数字

for x in range (0, n):
    listOfNumbers.append(random.randint(numLow, numHigh))

但是，我需要确保该列表中的每个数字都是唯一的。除了大量的条件语句之外，有没有一种直接的方法可以生成 n 个唯一的随机数？

重要的是列表中的每个数字都与其他数字不同..

所以

[12, 5, 6, 1] = 好

但是

[12, 5, 5, 1] = 不好，因为数字 5 出现了两次。

【问题讨论】：

看看：Create random list of integers in Python.

【参考方案1】：

先生成数据范围，然后像这样洗牌

import random
data = range(numLow, numHigh)
random.shuffle(data)
print data

通过这种方式，您将获得特定范围内的所有数字，但顺序是随机的。

但您可以使用random.sample 从这样的数字范围中获取您需要的元素数量

print random.sample(range(numLow, numHigh), 3)

【讨论】：

要在 python 3 中打乱一个范围，你首先需要将它转换为一个列表：data = list(range(numLow, numHigh))，否则你会得到一个错误。

【参考方案2】：

您可以添加到set，直到达到n：

setOfNumbers = set()
while len(setOfNumbers) < n:
    setOfNumbers.add(random.randint(numLow, numHigh))

注意范围小于n 的范围。它将永远循环，无法找到要插入的新数字，最多可达n

【讨论】：

如果你使用random.sample，它会为这种情况抛出一个ValueError（当然你可以抓住它）。

【参考方案3】：

如果您只需要采样而不更换：

>>> import random
>>> random.sample(range(1, 100), 3)
[77, 52, 45]

random.sample 接受一个总体和一个样本大小k 并返回k 总体中的随机成员。

如果你必须控制k大于len(population)的情况，你需要准备捕捉ValueError：

>>> try:
...   random.sample(range(1, 2), 3)
... except ValueError:
...   print('Sample size exceeded population size.')
... 
Sample size exceeded population size

【讨论】：

使用random.sample(xrange(1, 100), 3) - 使用 xrange 而不是范围 - 可以大大加快代码速度，特别是如果你的范围很大，因为它只会按需生成所需的3 个数字（或更多，如果没有替换的采样需要它），但不是整个范围。例如：%timeit random.sample(xrange(10000), 3) = 4.92 µs 每循环，%timeit random.sample(range(10000), 3) = 126 µs 每循环

如果您使用的是 Python2，可以。如果您在我的回答中使用 Python 3，它已经这样做了，因为 xrange -> range in Py3k。

我们可以不将random.sample() 调用包含在try...except 块中，而是检查样本的大小（上面的3）是否小于或等于（<=）人口规模（range(1, 2) 以上）。

@h4k1m 你可以，但一般来说，EAFP（try/except）在 Python 中的风格优于 LBYL（if/else）。

【参考方案4】：

您可以使用standard library 中的random.sample 函数从population 中选择k 个元素：

import random
random.sample(range(low, high), n)

如果可能的数字范围相当大，您可以将itertools.islice 与无限随机生成器一起使用：

import itertools
import random

def random_gen(low, high):
    while True:
        yield random.randrange(low, high)

gen = random_gen(1, 100)
items = list(itertools.islice(gen, 10))  # Take first 10 random elements

问题更新后，现在很明显您需要 n 个不同（唯一）的数字。

import itertools
import random

def random_gen(low, high):
    while True:
        yield random.randrange(low, high)

gen = random_gen(1, 100)

items = set()

# Try to add elem to set until set length is less than 10
for x in itertools.takewhile(lambda x: len(items) < 10, gen):
    items.add(x)