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[Python] 파이썬 랜덤 숫자 뽑기 난수 발생(random) 예제 총정리 : randint(), randrange(), uniform(), shuffle(), choice(), choices(), simple() – 정보의 공유 사회

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[Python] 파이썬 랜덤 숫자 뽑기 난수 발생(random) 예제 총정리 : randint(), randrange(), uniform(), shuffle(), choice(), choices(), simple()

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파이썬에서 난수를 발생시키려면 random 모듈을 사용해야 합니다. random()메소드를 호출하게 되면 호출할때마다 다른 결과를 리턴합니다. 난수 발생 범위 지정이 필요한 경우 randrange()메소드를 사용합니다. 정수형인경우, randint()메소드를 사용하는 것을 추천합니다.

메소드(함수) 설명 random() 0 부터 1 사이의 부동소수점(float) 숫자를 리턴 randint(최소, 최대) 최소부터 최대까지 중 임의의 정수를 리턴 uniform(최소, 최대) 최소부터 최대까지 중 임의의 부동소수점(float) 숫자를 리턴 randrange(시작,끝, 간격) 시작부터 끝까지 숫자중에 지정된 간격의 숫자 중 리턴

간격 값은 선택사항 shuffle(컬렉션) 컬렉션의 값을 뒤섞어서 리턴 choice(컬렉션) 컬렉션의 값 중 하나의 값을 리턴 choices(컬렉션, 가중치, 샘플 수) 컬렉션 값에 가중치를 지정하고 임의의 값을 추출 sample(컬렉션, 샘플 수) 컬렉션타입의 값 중에 지정한 샘플 수 만큼 랜덤으로 추출

컬렉션이란 리스트(list), set, 튜플과 같은 데이터 타입을 의미합니다

■random 기본 사용방법

0부터 1사이의 임의의 float를 리턴합니다.

>>> import random >>> >>> random.random() 0.983361278849976 >>> >>> random.random() 0.7546796153627895 >>> >>> random.random() 0.6371495644741066 >>> >>> random.random() 0.14307228307572706 >>>

import random print(random.random.__doc__) for i in range(10): a = random.random() print(f'{a}’) #실행결과 C:\Users\ilike\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe C:/python/Workspace/main.py random() -> x in the interval [0, 1). 0.05897188732159453 0.1060339035169654 0.034019252933518596 0.24913708736424067 0.47777998628975527 0.24211907360122376 0.7674417624764993 0.8853278248454853 0.3341873652933879 0.4877786963933164

■ random.randint(a, b)

randint()는 a와 b 사이의 정수를 리턴합니다.

import random print(random.randint.__doc__) for i in range(3): a = random.randint(0, 5) print(f'{a}’) #실행결과 Return random integer in range [a, b], including both end points. 0 1 5

주사위 구현하기(1에서 6까지)

>>> import random >>> >>> random.randint(1,6) 6 >>> random.randint(1,6) 2 >>> random.randint(1,6) 4 >>> >>> random.randint(1,6) 6

■ random.randrange(start, stop, step)

randrange()는 start와 stop 사이의 수를 반환합니다. stop, step는 생략가능합니다.

import random print(random.randrange.__doc__) for i in range(3): a = random.randrange(20) print(f'{a}’) #실행결과 7 1 5

import random for i in range(3): a = random.randrange(5, 20) print(f'{a}’) #실행결과 14 19 14

import random print(random.randrange.__doc__) for i in range(5): a = random.randrange(0, 20, 3) print(f'{a}’) #실행결과 18 12 9 18 15

■uniform(최소, 최대)

1.14부터 36.5 사이의 float 값을 리턴합니다.

>>> random.uniform(1.14, 36.5) 2.8734970157351425 >>> random.uniform(1.14, 36.5) 27.86339913180026 >>> random.uniform(1.14, 36.5) 3.223311464564321 >>>

■ random.shuffle(list)

리스트(list) 자료형의 데이터를 섞어줍니다.

>>> import random >>> >>> a = [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’] >>> random.shuffle(a) >>> a [‘d’, ‘b’, ‘c’, ‘a’, ‘e’] >>> >>> random.shuffle(a) >>> a [‘d’, ‘e’, ‘c’, ‘b’, ‘a’] >>> >>> random.shuffle(a) >>> a [‘d’, ‘b’, ‘a’, ‘c’, ‘e’] >>>

import random print(random.shuffle.__doc__) #실행결과 Shuffle list x in place, and return None. Optional argument random is a 0-argument function returning a random float in [0.0, 1.0); if it is the default None, the standard random.random will be used. b = random.shuffle(a) print(f'{b}’) #실행결과 None for i in range(5): random.shuffle(a) print(f'{a}’) #실행결과 [‘apple’, ‘pitch’, ‘banana’, ‘orange’] [‘apple’, ‘orange’, ‘banana’, ‘pitch’] [‘banana’, ‘pitch’, ‘orange’, ‘apple’] [‘orange’, ‘apple’, ‘banana’, ‘pitch’] [‘pitch’, ‘banana’, ‘orange’, ‘apple’]
■ random.choice(seq)

비어 있지 않은 시퀀스에서 임의의 요소를 선택합니다.

>>> import random >>> >>> a = [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’] >>> >>> random.choice(a) ‘c’ >>> >>> random.choice(a) ‘e’ >>> >>> >>> random.choice(a) ‘c’ >>>

import random a = (“apple”, “orange”, “pitch”, “banana”) for i in range(5): b = random.choice(a) print(f'{b}’)

■ 컬렉션 값에 가중치를 주어서 샘플링 하는 방법

아래 샘플코드에서 처럼 1,2,3,4,5의 값 가각에 대한 가중치로 10,10,20,20,5를 주었습니다. 그럼으로 가중치에 따라 랜덤으로 값을 추출할 수 있습니다. 아무래도 가중치가 높은 경우값이 추출이될 확률이 높습니다.

>>> random.choices([1,2,3,4,5], [10,10,20,20,5]) [4] >>> random.choices([1,2,3,4,5], [10,10,20,20,5]) [3] >>> random.choices([1,2,3,4,5], [10,10,20,20,5]) [2] >>> >>> random.choices([1,2,3,4,5], [10,10,20,20,5],k=2) [1, 4] >>> random.choices([1,2,3,4,5], [10,10,20,20,5],k=2) [5, 3] >>>

■ 샘플링(sample) 하는 방법

sample()메소드를 사용하면 리스트, set, 튜플 등과 같은 컬렉션 타입의 자료형으로 부터 지정한 갯수 만큼의 샘플링을 랜덤하게 추출할 수 있습니다.

>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] >>> b = random.sample(a, 3) >>> print(b) [9, 7, 5] >>> print(b) [9, 7, 5] >>> >>> b = random.sample(a, 3) >>> print(b) [7, 6, 1] >>>

import random print(random.shuffle.__doc__) a = [“apple”, “orange”, “pitch”, “banana”] for i in range(5): b = random.sample(a, 3) print(f'{b}’) #실행결과 Shuffle list x in place, and return None. Optional argument random is a 0-argument function returning a random float in [0.0, 1.0); if it is the default None, the standard random.random will be used. [‘pitch’, ‘orange’, ‘banana’] [‘pitch’, ‘apple’, ‘orange’] [‘apple’, ‘orange’, ‘banana’] [‘apple’, ‘orange’, ‘pitch’] [‘banana’, ‘orange’, ‘pitch’]
import random a = [“apple”, “orange”, “pitch”, “banana”] for i in range(5): b = random.sample(a, random.randint(1, 3)) print(f'{b}’) #실행결과 [‘orange’, ‘pitch’] [‘pitch’, ‘banana’] [‘apple’, ‘pitch’] [‘pitch’] [‘pitch’, ‘apple’, ‘banana’]
■ 숫자 맞추기 게임 만들기

>>> from random import randint >>> nTargt = randint(1, 50) >>> while True: … answer = input(“숫자를 입력하세요(Q: 그만하기) : “) … if answer.upper() ==”Q”: … break … else: … if nTargt==int(answer): … print(“정답입니다.”) … break … elif nTargt > int(answer): … print(“높은 숫자를 입력하세요.”) … else: … print(“낮은 숫자를 입력하세요.”) … 숫자를 입력하세요(Q: 그만하기) : 1
[REFERENCE]
docs.python.org/3/library/random.html

wikidocs.net/79
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1부터 100까지 중복없이 숫자를 뽑아보자.

학교에서 중복없이 학생들을 뽑을 일이 생각보다 많다. 발표하기 싫어하는 고학년에게 어쩔 수 없이 누군가에게 발표를 맡겨야하거나, 학생 자리를 바꾸거나, 당번을 뽑을 때도 많이 활용할 수 있다.

뭐든지 활용하기 나름이고 변형하기 나름이겠지만, 가장 기본적인 기능부터 살펴보도록 하자.

1. 랜덤으로 숫자를 뽑아보자.

중복과 관련없이 숫자를 뽑을 때 활용할 수 있는 코드이다.

1 2 3 4 5 import random # 파이썬 내장 모듈 임포트 a = random.randint( 1 , 100 ) # 1부터 100까지의 정수 중 랜덤으로 하나 뽑는다. print (a)

범위를 지정하는 range함수와는 약간 다른데,

range(1,100)은 1부터 99까지, random.randint(1,100)은 1부터 100까지라는 것에 유의하자.

2. 랜덤으로 숫자를 여러번 뽑아보자.

for 반복문을 활용하면 된다. 참 쉽죠?

1 2 3 4 5 import random # 파이썬 내장 모듈 임포트 for i in range ( 10 ): # 10번 뽑는다 a = random.randint( 1 , 100 ) # 1부터 100까지의 정수 중 랜덤으로 하나 뽑는다. print (a)

3. 랜덤으로 뽑은 숫자를 한번에 살펴보자.

랜덤으로 나온 a를 그때마다 프린트하지 않고, 리스트에 넣어 한번에 프린트하면 되겠다.

1 2 3 4 5 6 import random # 파이썬 내장 모듈 임포트 alist = [] # 빈 리스트를 생성한다. for i in range ( 10 ): # 10번 뽑는다 a = random.randint( 1 , 100 ) # 1부터 100까지의 정수 중 랜덤으로 하나 뽑는다. alist.append(a) # 리스트 끝에 a를 추가한다. print (alist)

4. 중복없이 숫자를 뽑고싶다.

중복없이 숫자를 뽑아보자. 리스트에 있는지 비교해서 있으면 다시 뽑고, 없으면 뽑고 리스트에 추가하면 되겠다.

4.1. 기본 코드 작성

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import random alist = [] # 뽑은 a를 넣어 중복 방지해주는 리스트 for i in range ( 10 ): a = random.randint( 1 , 100 ) while a in alist : # a가 이미 뽑은 리스트에 있을 때까지 다시 뽑자 a = random.randint( 1 , 100 ) alist.append(a) # 새로운 a 값을 리스트에 추가 print (alist)

4.2. 함수로 만들어보자.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 import random def random_int_no_again(): al_list = [] # 뽑은 a를 넣어 중복 방지해주는 리스트 for i in range ( 100 ): a = random.randint( 1 , 100 ) while a in al_list : a = random.randint( 1 , 100 )al_list.append(a) al_list.append(a) print (a) return al_list random_int_no_again()

4.3. 재귀함수로 구현해보자

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import random al_list = [] def recursive_random_int_no_again(count): if count = = 0 : #카운트가 0이 되면 작동 종료 print (al_list) return a = random.randint( 1 , 100 ) while a in al_list : a = random.randint( 1 , 100 ) al_list.append(a) print (a) count – = 1 # 카운트를 -1하고, 함수를 다시 호출한다. recursive_random_int_no_again(count) recursive_random_int_no_again( 100 )

4.4. random 모듈에서 제공하는 기본 기능을 활용하자.

random.sample를 활용하면 중복없이 원하는 수만큼 뽑아낼 수 있다. 코드도 간결하고 오류가 날 가능성이 가장 낮기 때문에 이 방법이 가장 좋다고 할 수 있겠다.

1 2 3 4 import random a = random.sample( range ( 1 , 101 ), 10 ) # 1부터 100까지의 범위중에 10개를 중복없이 뽑겠다. print (a)

다음 포스팅은 실제 교실에서 활용할 수 있도록 코드를 짜보겠다.

파이썬에서 중복 없이 숫자 뽑기

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파이썬 중복 없이 난수 추출 / 리스트에서 값 뽑기 방법 정리

파이썬에서 중복을 허가하지 않고 특정 범위 내의 숫자(정수)들 중 원하는 개수의 숫자들을 뽑거나

리스트 내에서 특정 개수의 자료들을 샘플링하는 방법을 정리해보겠습니다.

중복되지 않게 숫자들을 뽑기

이 과정은 넘파이의 random.choice 함수를 사용하시면 편리한데,

np.random.choice(range(시작 숫자, 끝 숫자+1), 개수, replace = False) 형태의 코드로

원하는 시작 숫자 ~ 끝 숫자 범위 내에서 특정 개수만큼 중복 없이 난수 샘플링이 가능합니다.

가령, 로또 번호의 예시로 1~45의 숫자들 중 6개를 뽑는 방법은 다음과 같습니다.

import numpy as np # 1~45 중 중복 없이 6개 숫자 추출 numbers = np.random.choice(range(1, 46), 6, replace=False) print(numbers) # [26 35 44 21 19 22]
위에서 함수 실행 결과(numbers)는 numpy array 자료형이므로,

리스트 변환을 원하시면 numbers = list(numbers) 형태의 코드로 변환을 해주시면 됩니다.

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중복되지 않게 리스트 내에서 값들을 랜덤 추출하기

이 경우도 위처럼 넘파이의 random.choice 함수를 적용하여 편리하게 추출이 가능합니다.

np.random.choice(리스트, 개수, replace = False) 형태의 코드로

리스트 내에서 특정 개수의 자료를 중복 없이 가져올 수 있습니다.

또한, p 인자를 통하여 추출될 확률들의 리스트도 지정 가능하니 참고하세요.

(미지정 시 균일 확률이며, p 리스트 숫자 합계는 1이어야 하고, 난수 추출에도 적용 가능합니다.)

# 리스트에서 자료 2개 중복 없이 샘플링(균등 확률) sample1 = np.random.choice([‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’], 2, replace=False) print(sample1) # [‘C’ ‘B’] # 리스트에서 자료 2개 중복 없이 샘플링(확률 지정) sample2 = np.random.choice([‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’], 2, replace=False, p = [0.5, 0.47, 0.01, 0.01, 0.01]) print(sample2) # [‘B’ ‘A’]
마찬가지로, 반환된 결과의 자료형은 넘파이 배열 타입이라는 점을 참고해주세요.

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