Math.random()

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

• Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
• Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
• Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()

if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45

importrandom PlayerOne=»Анна» PlayerTwo=»Алекс» AnnaScore= AlexScore=   # У каждого кубика шесть возможных значений diceOne=1,2,3,4,5,6 diceTwo=1,2,3,4,5,6 defplayDiceGame() «»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»» foriinrange(5) #оба кубика встряхиваются 5 раз random.shuffle(diceOne) random.shuffle(diceTwo) firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения SecondNumber=random.choice(diceTwo) returnfirstNumber+SecondNumber print(«Игра в кости использует модуль random\n»)   #Давайте сыграем в кости три раза foriinrange(3) # определим, кто будет бросать кости первым AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100 AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101 if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber) print(«Алекс выиграл жеребьевку.») AlexScore=playDiceGame() AnnaScore=playDiceGame() else print(«Анна выиграла жеребьевку.») AnnaScore=playDiceGame() AlexScore=playDiceGame() if(AlexScore>AnnaScore) print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n») else print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Игравкостииспользуетмодульrandom   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2   Алексвыигралжеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Проверка: isFinite и isNaN

Помните эти специальные числовые значения?

• (и ) — особенное численное значение, которое ведёт себя в точности как математическая бесконечность ∞.
• представляет ошибку.

Эти числовые значения принадлежат типу , но они не являются «обычными» числами, поэтому есть функции для их проверки:

• преобразует значение в число и проверяет является ли оно :

  Нужна ли нам эта функция? Разве не можем ли мы просто сравнить ? К сожалению, нет. Значение уникально тем, что оно не является равным ни чему другому, даже самому себе:

• преобразует аргумент в число и возвращает , если оно является обычным числом, т.е. не :

Иногда используется для проверки, содержится ли в строке число:

Помните, что пустая строка интерпретируется как во всех числовых функциях, включая.

Сравнение

Существует специальный метод Object.is, который сравнивает значения примерно как , но более надёжен в двух особых ситуациях:

1. Работает с : , здесь он хорош.
2. Значения и разные: , это редко используется, но технически эти значения разные.

Во всех других случаях идентичен .

Этот способ сравнения часто используется в спецификации JavaScript. Когда внутреннему алгоритму необходимо сравнить 2 значения на предмет точного совпадения, он использует (Определение ).

Синтаксис

Math.random()

Возвращаемое значение

Число с плавающей точкой в диапазоне от 0 (включительно) до 1 (исключительно).

Метод Math.random() в основном используют для генерации псевдо-случайного числа в определённом диапазоне. Например, нам надо получить число в диапазоне от 50 до 100 (включительно). Для этого нам придётся написать следующий код:

document.write(Math.floor(Math.random() * 51 + 50));

Рассмотрим подробно как работает наш пример и почему используется именно такая форма записи. Первым делом нам надо указать минимальное получаемое значение из нужного диапазона, в нашем примере это число 50. Теперь нам нужно каким-то образом получить случайное число, которое при сложении с числом 50 не будет превышать в сумме число 100. Как мы знаем из математики, нахождение неизвестного слагаемого делается путём вычитания из суммы известного слагаемого. 100 — 50: получаем разность 50. Теперь для проверки, подходит нам это число или нет, умножим его на возможное минимальное и максимальное число возвращаемое методом Math.random(). Умножаем минимальное 0.004704564176082244 * 50 = 0.2… и максимальное 0.9999999999746223 * 50 = 49.9… И так мы видим, что при умножении разности на максимально возможное случайное число в результате даёт нам целую часть числа на единицу меньше, чем нужно. Чтобы исправить ситуацию, нам нужно всего лишь прибавить одну единицу к 50, т.е. 50 + 1 = 51, теперь если полученное число умножить на максимально возможно число возвращаемое методом у нас будет выходить число 50.9… — это то, что нам надо, после сложения чисел 50.9 + 50, получаем 100.9. Для округления числа до целого используем метод Math.floor(). Таким образом, формула для получения нужного числа выглядит следующим образом: max — min + 1. Перепишем приведённый выше пример:

var max = 100, min = 50;
document.write(Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + min));

Эта формула особенно полезна, когда заранее неизвестно в каком диапазоне необходимо получить случайное число.

Пример

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>Название документа</title>
</head>
<body>

  <p>Псевдослучайное число в диапазоне от 1 до 10.</p>
  <div id="test"></div>
  <script>
    var x;
    for(var i = 0; i < 10; i++) {
      x = document.getElementById('test');
      x.innerHTML += Math.floor(Math.random() * 10 + 1) + '<br>';
    }
  </script>

</body>
</html>

Попробовать »

Random Date

Up until now, we generated random temporals containing both date and time components. Similarly, we can use the concept of epoch days to generate random temporals with just date components.

An epoch day is equal to the number of days since the 1 January 1970. So in order to generate a random date, we just have to generate a random number and use that number as the epoch day.

3.1. Bounded

We need a temporal abstraction containing only date components, so java.time.LocalDate seems a good candidate:

Here we’re using the  method to convert each LocalDate to its corresponding epoch day. Similarly, we can verify that this approach is correct:

3.2. Unbounded

In order to generate random dates regardless of any range, we can simply generate a random epoch day:

Our random date generator chooses a random day from 100 years before and after the epoch. Again, the rationale behind this is to generate reasonable date values:

How does Random.js alleviate these problems?

Random.js provides a set of «engines» for producing random integers, which consistently provide values within , i.e. 32 bits of randomness.

One is also free to implement their own engine as long as it returns 32-bit integers, either signed or unsigned.

Some common, biased, incorrect tool for generating random integers is as follows:

The problem with both of these approaches is that the distribution of integers that it returns is not uniform. That is, it might be more biased to return rather than , making it inherently broken.

may more evenly distribute its biased, but it is still wrong. , at least in the example given, is heavily biased to return over .

In order to eliminate bias, sometimes the engine which random data is pulled from may need to be used more than once.

Random.js provides a series of distributions to alleviate this.

Math.Random() Example

Here’s an example of the method in action:

import java.lang.Math;

class Main {
	public static void main(String[] args) {
		double number = Math.random();
		System.out.println("Random number: " + number);
	}
}

Our code returns:

As you can see, our program has returned a random number between 0 and 1. However, this number is not very useful in its current form. If we want to generate a random number for a guessing game, for instance, we would not want to have a decimal number.

In order to produce a whole number with our pseudorandom number generator, we can multiply our random number by another number and round it to the nearest whole number. For instance, suppose we wanted to generate a random number between 1 and 10. We could do so using this code:

class Main {
	public static void main(String[] args) {
		int number = (int)(Math.random() * 10);
		System.out.println("Random number: " + number);
	}
}

Here is the result of our program after running it three times:

4

6

2

As you can see, our program returns a random integer, or whole number.

Let’s break down our code. First, we declared a class called Main which stores the code for our program.

Then we used the method to generate a random number, and we multiplied that number by 10. After we multiplied the result by 10, we converted it to an integer, which rounds it to the nearest decimal place and gives us a whole number. 

Then, on the final line, we print out the message “Random number: “ to the console, followed by the random number our program generated.

If we wanted to generate a larger number, we could replace the * 10 parts of our code with another number. For instance, say we wanted to generate a number between 1 and 1000. We could do so by replacing * 10 with * 1000 like this:

class Main {
	public static void main(String[] args) {
		int number = (int)(Math.random() * 1000);
		System.out.println("Random number: " + number);
	}
}

After executing our program three times, the following response was returned:

181

914

939

Using Java API

The Java API provides us with several ways to achieve our purpose. Let’s see some of them.

2.1. java.lang.Math

The random method of the Math class will return a double value in a range from 0.0 (inclusive) to 1.0 (exclusive). Let’s see how we’d use it to get a random number in a given range defined by min and max:

2.2. java.util.Random

Before Java 1.7, the most popular way of generating random numbers was using nextInt. There were two ways of using this method, with and without parameters. The no-parameter invocation returns any of the int values with approximately equal probability. So, it’s very likely that we’ll get negative numbers:

If we use the netxInt invocation with the bound parameter, we’ll get numbers within a range:

This will give us a number between 0 (inclusive) and parameter (exclusive). So, the bound parameter must be greater than 0. Otherwise, we’ll get a java.lang.IllegalArgumentException.

Java 8 introduced the new ints methods that return a java.util.stream.IntStream. Let’s see how to use them.

The ints method without parameters returns an unlimited stream of int values:

We can also pass in a single parameter to limit the stream size:

And, of course, we can set the maximum and minimum for the generated range:

2.3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom

Java 1.7 release brought us a new and more efficient way of generating random numbers via the ThreadLocalRandom class. This one has three important differences from the Random class:

• We don’t need to explicitly initiate a new instance of ThreadLocalRandom. This helps us to avoid mistakes of creating lots of useless instances and wasting garbage collector time
• We can’t set the seed for ThreadLocalRandom, which can lead to a real problem. If we need to set the seed, then we should avoid this way of generating random numbers
• Random class doesn’t perform well in multi-threaded environments

Now, let’s see how it works:

With Java 8 or above, we have new possibilities. Firstly, we have two variations for the nextInt method:

Secondly, and more importantly, we can use the ints method:

2.4. java.util.SplittableRandom

Java 8 has also brought us a really fast generator — the SplittableRandom class.

As we can see in the JavaDoc, this is a generator for use in parallel computations. It’s important to know that the instances are not thread-safe. So, we have to take care when using this class.

We have available the nextInt and ints methods. With nextInt we can set directly the top and bottom range using the two parameters invocation:

This way of using checks that the max parameter is bigger than min. Otherwise, we’ll get an IllegalArgumentException. However, it doesn’t check if we work with positive or negative numbers. So, any of the parameters can be negative. Also, we have available one- and zero-parameter invocations. Those work in the same way as we have described before.

We have available the ints methods, too. This means that we can easily get a stream of int values. To clarify, we can choose to have a limited or unlimited stream. For a limited stream, we can set the top and bottom for the number generation range:

2.5. java.security.SecureRandom

If we have security-sensitive applications, we should consider using SecureRandom. This is a cryptographically strong generator. Default-constructed instances don’t use cryptographically random seeds. So, we should either:

• Set the seed — consequently, the seed will be unpredictable
• Set the java.util.secureRandomSeed system property to true

This class inherits from java.util.Random. So, we have available all the methods we saw above. For example, if we need to get any of the int values, then we’ll call nextInt without parameters:

On the other hand, if we need to set the range, we can call it with the bound parameter:

We must remember that this way of using it throws IllegalArgumentException if the parameter is not bigger than zero.

Random Number Generation Using the Random Class

You can use the java.util.Random class to generate random numbers of different types, such as int, float, double, long, and boolean.

To generate random numbers, first, create an instance of the Random class and then call one of the random value generator methods, such as nextInt(), nextDouble(), or nextLong().

The nextInt() method of Random accepts a bound integer and returns a random integer from 0 (inclusive) to the specified bound (exclusive).

The code to use the nextInt() method is this.

The code to use the nextInt() method to generate an integer within a range is:

The nextFloat() and nextDouble() methods allow generating float and double values between 0.0 and 1.0.

The code to use both the methods is:

The Rolling Dice Game

In this section, we will create a really simple mini dice game. Two players enter their name and will roll the dice. The player whose dice has a higher number will win the round.

First, create a function that simulates the action for rolling the dice.

Inside the function body, call the function with and as the arguments. This will give you any random number between 1 and 6 (both inclusive) just like how real dice would work.

Next, create two input fields and a button as shown below:

When the ‘Roll Dice’ button is clicked, get the player names from the input fields and call the function for each player.

You can validate the players’ name fields and prettify the markup with some CSS. For the purpose of brevity, I’m keeping it simple for this guide.

That is it. You can check out the demo here.

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.

import random
a = random.random()
b = random.random()
print(a)
print(b)

0.547933286519
0.456436031781

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.

import random
a = random.randint(0, 9)
b = random.randint(0, 9)
print(a)
print(b)

4
7

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.

import random
a = random.randrange(10)
b = random.randrange(2, 10)
c = random.randrange(2, 10, 2)
print(a)
print(b)
print(c)

9
5
2

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.

import random
a = random.uniform(0, 10)
b = random.uniform(0, 10)
print(a)
print(b)

4.85687375091
3.66695202551

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.

import random
a = 
print(a)

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.

import random
a = 
random.shuffle(a)
print(a)

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.

import random
a = 
b = random.choice(a)
print(b)

7

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.

import random
a = 
a = random.sample(a, 5)
print(a)

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.

import random
import string
a = random.choice(string.letters)
b = random.choice(string.letters)
c = random.choice(string.letters)
print(a)
print(b)
print(c)

J
i
L

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:

import random
sr = random.SystemRandom()
a = sr.random()
b = sr.randint(0, 9)
c = sr.randrange(2, 10, 2)
print(a)
print(b)
print(c)

0.36012464614815465
2
8

Генерация случайных распределений и псевдослучайных чисел.

Модуль реализует генераторы псевдослучайных чисел для различных распределений.

Для целых чисел существует равномерный выбор из диапазона. Для последовательностей существует равномерный выбор случайного элемента, функция для генерации случайной перестановки списка на месте и функция для случайной выборки без замены.

На реальной линии есть функции для вычисления равномерного, нормального (гауссовского), логнормального, отрицательного экспоненциального, гамма и бета распределений. Для генерации распределений углов доступно распределение фон Мизеса.

Почти все функции модуля зависят от базовой функции , которая генерирует случайное число с плавающей точкой в ​​полуоткрытом диапазоне . Python использует Mersenne Twister в качестве генератора ядра. Он генерирует 53-битные значения точности и имеет период . Базовая реализация в C является быстрой и поточно-ориентированной. Mersenne Twister является одним из наиболее тщательно протестированных генераторов случайных чисел из существующих. Однако, будучи полностью детерминированным, он не подходит для всех целей и совершенно не подходит для криптографических целей.

Функции, предоставляемые этим модулем, на самом деле являются связанными методами скрытого экземпляра класса . Вы можете создать свои собственные экземпляры , чтобы получить генераторы, которые не делятся состоянием.

Класс также можно разделить на подклассы, если вы хотите использовать другой базовый генератор вашего собственного устройства: в этом случае переопределите методы , , и . При желании новый генератор может предоставить метод — это позволяет производить выборки в произвольно большом диапазоне.

Модуль также предоставляет класс , который использует системную функцию для генерации случайных чисел из источников, предоставляемых операционной системой.

Предупреждение.

Псевдослучайные генераторы этого модуля не должны использоваться в целях безопасности. В целях безопасности или криптографического использования смотрите «Модуль «.

Замечания по воспроизводимости последовательностей.

Иногда полезно иметь возможность воспроизвести последовательности, заданные генератором псевдослучайных чисел. При повторном использовании начального значения , одна и та же последовательность должна воспроизводиться от запуска к запуску, пока не запущено несколько потоков.

Большинство алгоритмов и функций модуля могут изменяться в разных версиях Python, но два аспекта гарантированно не изменятся:

• Если будет добавлен новый метод, то обязательно будет предложена обратная совместимость.
• Метод генератора будет продолжать создавать ту же последовательность, если совместимому методу будет дано то же самое начальное число .