что делает функция random x

Random и Randomize

Подпишись на новости, чтобы ничего не пропустить

Функция Random генерирует и возвращает случайное число. Синтаксис функции следующий:

Функция возвращает случайное число большее или равное 0 и строго меньше L (то есть L не входит в диапазон возвращаемых значений). Если параметр опущен (последний вариант из трёх приведённых выше), то возвращается вещественное число между 0 и 1 (0 включительно, 1 не входит в диапазон возвращаемых значений).

Математически это можно записать так:

ПРИМЕЧАНИЕ
FreePascal использует в процедуре Random имитацию случайностей Мерсенна Твистера. Эта реализация имеет большее статистическое распределение, чем, например, алгоритм Линейного Конгруэнтного генератора, но работает значительно медленнее, чем последний. Если скорость выполнения программы критична, то должны быть рассмотрены альтернативные генераторы случайных чисел.

Процедура Randomize в Паскале запускает генератор случайных чисел. Синтаксис:

Процедура Randomize инициализирует генератор случайных чисел FreePascal, задавая значение переменной Randseed, вычисленное с помощью системных часов.

Как запустить генератор случайных чисел в Паскале

Пример программы, где используются разные варианты получения случайных чисел, приведён ниже:

ВАЖНО!
Перед использованием функции Random надо обязательно вызвать процедуру Randomize, чтобы запустить генератор случайных чисел. Иначе функция Random будет возвращать НЕ случайное число.

Процедура Randomize вызывается ТОЛЬКО ОДИН РАЗ в начале программы. Типичная ошибка новичков заключается в том, что они вызывают Randomize перед каждым вызовом Random. Этого делать не надо.

Что такое Randseed

Давайте сначала попробуем не использовать процедуру Randomize. Например, так:

В этом примере функция Random будет возвращать какое-то значение, но оно НЕ будет случайным числом. Сколько бы раз вы не запускали программу, она всегда будет выводить одинаковые числа.

В моём случае это были числа 54 и 59. В вашем случае это могут быть другие числа, но суть не в этом, а в том, что они будут всегда одинаковыми.

Теперь попробуем сделать так:

Теперь числа будут другими. В моём случае 69 и 7. Правда, они тоже не будут изменяться, то есть не будут случайными.

Однако эти числа изменились. Потому что мы изменили значение глобальной переменной Randseed.

Эта переменная задаёт начальное значение для генератора случайных чисел. Опираясь на это значение функция Random генерирует случайное число. Но, если значение переменной Randseed будет всегда одинаковым, то никаких случайных чисел мы не получим.

Поэтому при запуске программы надо хотя бы один раз вызвать процедуру Randomize, которая устанавливает начальное значение переменной Randseed, получая системное время и из этих данных формируя значение для переменной Randseed.

Так как программа запускается в какое-то случайное время, то и значение переменной Randseed будет случайным. А, следовательно, и функция Random будет возвращать случайные значения.

Давайте попробуем написать свою процедуру Randomize. Она может быть, например, такой:

Я не буду в подробностях разъяснять работу процедуры DecodeTime. Скажу только, то она возвращает, час, минуту, секунду и миллисекунду текущего времени компьютера. Мы используем миллисекунду, значение которой и присваиваем переменной Randseed.

Можете попробовать использовать эту процедуру вместо стандартной процедуры Randomize и убедиться, что функция Random возвращает случайные значения. Не забудьте подключить к программе модуль SysUtils, в котором объявлена процедура DecodeTime, иначе программа не откомпилируется.

ПРИМЕЧАНИЕ
Исходя из того, что процедура Randomize задаёт начальное значение переменной Randseed на основе текущего времени компьютера, можно предположить, что, например, если запустить программу сегодня в 12:00:00 и завтра в это же время, то функция Random вернёт одинаковые числа.

К сожалению, проверить это очень трудно, так как запустить программу в одно и то же время с точностью до миллисекунды будет практически невозможно.

Источник

BestProg

Содержание

Поиск на других ресурсах:

В модуле random реализованы средства, которые позволяют генерировать псевдо-случайные числа. Функции модуля random обрабатывают следующие категории чисел:

Также в модуле random реализованы разнообразные дополнительные средства генерирования случайных чисел.

Чтобы использовать функции из модуля random предварительно нужно этот модуль подключить с помощью строки

Для работы со случайными числами в модуле random можно выделить два основных скрытых класса:

Функция random() использует так называемый Вихрь Мерсенна (Mersenne Twister), который основан на свойствах простых чисел Мерсенна. Изучение данного способа генерирования случайных чисел можно найти в других источниках. Генератор выдает значение с точностью 53 знака и имеет период 2**19937-1.

Пример. В примере в переменную x записывается случайное число с помощью функции random()

4. Функции счетоводства

Функция random.seed() инициализирует генератор случайных чисел. Функция имеет следующую общую форму

Пример.

Рассматриваются два случая использования функции random.seed():

В первом случае функция два раза получает параметр 5

Во втором случае функция не использует параметра

С помощью функции random.getstate() можно сохранить внутреннее состояние генератора случайных чисел в виде объекта

где objName – имя объекта.

где objName – имя объекта, в котором предварительно сохранено состояние генератора.

Пример

Результат выполнения программы

Как видно из результата, значения x и y повторяются. Это значит, что с помощью вызова функции

можно восстановить последовательность случайных чисел (состояние), которое было предварительно сохранено в объекте obj с помощью вызова

В примере намеренно создается новая последовательность случайных чисел с помощью вызова

для того, чтобы изменить предварительно созданную последовательность.

Функция random.getrandbits() возвращает целое число из диапазона, который формируется количеством бит. Общая форма функции

где k – количество бит целого числа, которые принимают участие в формировании случайного значения.

Если k = 3, то получаются числа из диапазона 0..7 или (2**3-1). Если k = 8, то получаются число из диапазона 0..2**8-1 или 0..255.

Пример.

Результат работы программы

5. Функции для целых чисел

Источник

Python 3: Генерация случайных чисел (модуль random)¶

«Генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая»

Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они не на самом деле случайные, а, как говорят, псевдослучайные [1]. Этот способ удобен для большинства приложений (кроме онлайновых казино) [2].

Модуль random позволяет генерировать случайные числа. Прежде чем использовать модуль, необходимо подключить его с помощью инструкции:

random.random¶

random.random() — возвращает псевдослучайное число от 0.0 до 1.0

random.seed¶

random.seed( ) — настраивает генератор случайных чисел на новую последовательность. По умолчанию используется системное время. Если значение параметра будет одиноким, то генерируется одинокое число:

random.uniform¶

random.randint¶

random.choince¶

random.choince( ) — возвращает случайный элемент из любой последовательности (строки, списка, кортежа):

random.randrange¶

random.shuffle¶

random.shuffle( ) — перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.

Вероятностные распределения¶

random.expovariate(lambd) — экспоненциальное распределение. lambd равен 1/среднее желаемое. Lambd должен быть отличным от нуля. Возвращаемые значения от 0 до плюс бесконечности, если lambd положительно, и от минус бесконечности до 0, если lambd отрицательный.

random.gauss(значение, стандартное отклонение) — распределение Гаусса.

random.normalvariate(mu, sigma) — нормальное распределение. mu — среднее значение, sigma — стандартное отклонение.

random.vonmisesvariate(mu, kappa) — mu — средний угол, выраженный в радианах от 0 до 2π, и kappa — параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если каппа равна нулю, это распределение сводится к случайному углу в диапазоне от 0 до 2π.

random.paretovariate(alpha) — распределение Парето.

random.weibullvariate(alpha, beta) — распределение Вейбулла.

Примеры¶

Генерация произвольного пароля¶

Хороший пароль должен быть произвольным и состоять минимум из 6 символов, в нём должны быть цифры, строчные и прописные буквы. Приготовить такой пароль можно по следующему рецепту:

Этот же скрипт можно записать всего в две строки:

Данная команда является краткой записью цикла for, вместо неё можно было написать так:

Данный цикл повторяется 12 раз и на каждом круге добавляет к строке psw произвольно выбранный элемент из списка.

Источник

«Случайные» числа в Python – random, randint и randrange

В компьютерных программах нередко требуется эмуляция случайности. Например, при разработке игр. Если в программе имеется некий генератор, то есть производитель, случайного числа, то, используя полученное таким образом число, можно выбирать ту или иную ветку выполнения программы, или произвольный объект из коллекции. Другими словами, главное – сгенерировать число. Эмуляция случайности иного рода основывается на нем.

Мы наверняка не знаем, есть ли в природе случайность, или она нам только кажется из-за ограниченности наших знаний. Мы только знаем, что в программировании настоящей случайности нет. Неоткуда взяться произвольному числу, нельзя запрограммировать его появление из ниоткуда. Можно лишь создать программу, которая в результате применения сложной формулы к «зерну» будет выдавать число, и нам будет казаться, что это число случайно.

«Зерно» – это исходные данные для формулы. Им может быть, например, системное время в миллисекундах, которое постоянно меняется. Следовательно, «зерно» будет постоянно разным. Или программист может задавать его самостоятельно.

Чтобы обращаться к функциям, надо импортировать модуль random :

Или импортировать отдельные функции из него:

Функции для получения целых «случайных» чисел – randint() и randrange()

Функции randint() и randrange() генерируют псевдослучайные целые числа. Первая из них наиболее простая и всегда принимает только два аргумента – пределы целочисленного диапазона, из которого выбирается любое число:

или (если импортировались отдельные функции):

В случае randint() обе границы включаются в диапазон, т. е. на языке математики отрезок описывается как [a; b].

Числа могут быть отрицательными:

Но первое число всегда должно быть меньше или, по-крайней мере, равно второму. То есть a randrange() сложнее. Она может принимать один аргумент, два или даже три. Если указан только один, то она возвращает случайное число от 0 до указанного аргумента. Причем сам аргумент в диапазон не входит. На языке математики – это [0; a).

Если в randrange() передается два аргумента, то она работает аналогично randint() за одним исключением. Верхняя граница не входит в диапазон, т. е. [a; b).

Здесь результатом второго вызова всегда будет число 1.

Функция random() – «случайные» вещественные числа

Чтобы получить случайное вещественное число, или, как говорят, число с плавающей точкой, следует использовать функцию random() из одноименного модуля random языка Python. Она не принимает никаких аргументов и возвращает число от 0 до 1, не включая 1:

Результат содержит много знаков после запятой. Чтобы его округлить, можно воспользоваться встроенной в Python функцией round() :

Чтобы получать случайные вещественные числа в иных пределах, отличных от [0; 1), прибегают к математическим приемам. Так если умножить полученное из random() число на любое целое, то получится вещественное в диапазоне от 0 до этого целого, не включая его:

Если нижняя граница должна быть отличной от нуля, то число из random() надо умножать на разницу между верхней и нижней границами, после чего прибавить нижнюю:

В данном примере число умножается на 6. В результате получается число от 0 до 6. Прибавив 4, получаем число от 4 до 10.

Практическая работа

Используя функцию randrange() получите псевдослучайное четное число в пределах от 6 до 12. Также получите число кратное пяти в пределах от 5 до 100.

Напишите программу, которая запрашивает у пользователя границы диапазона и какое (целое или вещественное) число он хочет получить. Выводит на экран подходящее случайное число.

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса

Источник

Способы использования Math.random() в JavaScript

Math.random() — это один из API JavaScript. Это — функция, которая возвращает случайные числа. Диапазон возвращаемых чисел представлен значениями от 0 (включая 0, то есть, она может вернуть 0) до 1 (не включая 1, то есть — единицу она вернуть не может).

Эта функция чрезвычайно полезна при разработке игр, при описании анимаций, при создании наборов данных с использованием метода случайного выбора. Случайные числа применяются в процедуральном искусстве, при создании текстов и во многих других случаях. Эти числа можно использовать в веб-разработке, в мобильной разработке, в обычных настольных приложениях.

Вот пример, размещённый на CodePen, позволяющий генерировать случайные числа в диапазоне от 0 до 1 и от 0 до 10 (включая 0 и 10).

Пример использования Math.random()

Анимация

Вот пример, в котором Math.random() используется для создания анимации.

Музыка, сгенерированная компьютером

Вот проект, демонстрирующий пример использования Math.random() в деле создания компьютерной музыки.

Здесь за основу взята традиционная мелодия «Auld Lang Syne» («Старое доброе время»). Программа строит итоговую композицию, обрабатывая исходный материал по особому алгоритму, основанному на использовании случайных чисел.

Вывод случайного изображения

В данном проекте возможности генератора случайных чисел используются для выбора изображений.

Вывод изображения, выбранного случайным образом

Случайный фоновый цвет

Здесь можно найти проект, в котором показан случайный выбор фонового цвета.

Случайный выбор фонового цвета

Самое интересное происходит в этом фрагменте кода:

Эта функция возвращает случайное целочисленное значение из заданного диапазона. Она используется для настройки характеристик цветов, таких, как тон, насыщенность и светлота.

Если вас интересует вопрос случайного генерирования цветов — взгляните на этот материал.

Процедуральное искусство

Вот проект, в котором случайные числа используются для создания изображения по заданным правилам.

При построении этих необычных кривых функция Math.random() используется дважды. Первый раз — для выбора цветов градиента. Второй раз — для настройки максимального радиуса кривых. Это — прекрасный пример того, как при каждом запуске процесса создания изображения получается что-то новое.

Случайный выбор слов из заранее созданного списка

Здесь можно найти программу, которая выводит на экран слова, случайным образом выбираемые из заранее созданного массива.

Случайный выбор слов

Вот код, который используется для выбора слова:

Этот пример очень похож на тот, где на странице выводится изображение, выбранное случайным образом. Пожалуй, разработка подобной программы хорошо подойдёт новичкам, которые хотят попрактиковаться в работе с веб-технологиями.

Генератор ключей API

Вот проект, в котором случайные числа используются для создания ключей API.

Система для создания случайных ключей API

Это — пример использования генератора случайных чисел, имеющий практическое применение в разработке реальных приложений. Здесь для создания UUID (Universally Unique IDentifier, универсальный уникальный идентификатор) программа генерирует 16 случайных чисел. Такой UUID можно использовать в роли ключа для доступа к некоему API.

Вывод фрагментов текста с использованием переходов, сформированных случайными символами

Здесь можно найти проект, в котором случайные числа используются при выводе текстов.

Переходы между фразами, сформированные с использованием генератора случайных чисел

Игра «Камень, ножницы, бумага»

Здесь можно найти реализацию игры «Камень, ножницы, бумага».

Камень, ножницы, бумага

В этой классической игре Math.random() используется в качестве основы игровой логики. Компьютер делает ход, случайным образом выбирая один из трёх вариантов действий.

Генератор надёжных паролей

Вот программа, представляющая собой генератор надёжных паролей.

Генератор надёжных паролей

Заметки о Math.random()

▍По-настоящему ли случайны числа, которые выдаёт Math.random()?

Они, так сказать, не совсем случайны. Эта функция возвращает псевдослучайные числа. Алгоритм, на котором она основана, называется «генератор псевдослучайных чисел» (Pseudo-Random Number Generator, PRNG). Это значит, что последовательность выдаваемых им чисел может быть, в определённых условиях, воспроизведена.

Источник