CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên

Trong bài này mình sẽ hướng dẫn bạn cách tạo số ngẫu nhiên bằng cách sử dụng module random trong Python. Với module này bạn có thể tạo ra một số ngẫu nhiên bất kì dựa với nhiều yêu cầu khác nhau.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Random number generator (RNG) là một số được tạo ra ngẫu nhiên từ máy tính, và thường có hai loại khác nhau:

  • Số được tạo ra từ phần cứng, cách này thường sẽ không giải được.
  • Số được tạo ra nhờ một thuật toán nào đó, cách này giải được nếu bạn biết thuật toán.

Trong thực tế thì số ngẫu nhiên thường được sử dụng trong những chương trình trao giải thưởng ngẫu nhiên.

Ví dụ bạn có 100 đơn hàng và muốn tặng quà cho 100 khách hàng đó. Lúc này bạn sẽ tạo ra một con số ngẫu nhiên từ 1 -> 100, ai may mắn thì sẽ trúng giải.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Nói lan man vậy đủ rồi, bây giờ mình sẽ hướng dẫn các bạn cách sử dụng module random trong Python nhé.

1. Hàm random() trong Python

Để tạo ra một số ngẫu nhiên trong phạm vi từ 0 -> 1 thì bạn sử dụng hàm random.

import random

print(random.random())
print(random.random())
print(random.random())

Kết quả:

0.3556402123776601
0.45276186924063544
0.8091260518016232

Lưu ý là kết quả này sẽ là random cho mỗi lần chạy nên khi chạy trên máy của bạn thì số sẽ khác.

2. Hàm seed() của module random Python

Nếu bạn muốn khởi tạo trình tạo số random ngẫu nhiên thì kết hợp thêm hàm seed. Tham số truyền vào là một số nguyên, và Python sẽ áp dụng số này vào thuật toán sinh số của nó.

import random
random.seed(100)
print ("So ngau nhien voi seed 100 : ", random.random())
# Cung tao ra so ngau nhien nhu nhau
random.seed(100)
print ("So ngau nhien voi seed 100 : ", random.random())
# Cung tao ra so ngau nhien nhu nhau
random.seed(100)
print ("So ngau nhien voi seed 100 : ", random.random())

Chạy chương trình này lên thì dù bạn đang sử dụng máy tính nào đi nữa thì kết quả sẽ là:

Seed 50 :  0.1456692551041303
Seed 50 :  0.1456692551041303
Seed 50 :  0.1456692551041303

Lý do là ta đã thiết lập trình tạo số ngẫu nhiên cho nó là số 50, vì vậy dù ở máy tính nào thì Python cũng sử dụng con số 50 này vào thuật toán sinh số random.

Nếu bạn không thiết lập thì mặc định nó sẽ lấy thời gian của hệ thống, vì vậy mỗi lần ta chạy thì sẽ cho một số khác nhau.

3. Hàm randint() của module random Python

Hàm randint() giúp tạo ra một số nguyên ngẫu nhiên trong phạm vi từ x -> y, trong đó x và y là hai tham số truyền vào hàm randint().

import random

val = random.randint(1, 10)
print(val)

val = random.randint(1, 10)
print(val)

val = random.randint(1, 10)
print(val)

val = random.randint(1, 10)
print(val)

Kết quả:

3
9
1
6

Nếu bạn kết hợp với hàm seed để khởi tạo trình tạo số ngẫu nhiên là số 10:

random.seed(10)

Thì kết quả sẽ như sau:

10
1
7
8

Và lúc này dù bạn chạy ở máy tính nào đi nữa thì kết quả vẫn y như vậy.

4. Hàm uniform() của module random Python

Nếu randint() tạo ra các số nguyên random thì uniform lại tạo ra số thực random.

import random

val = random.uniform(1, 10)
print(val)

val = random.uniform(1, 10)
print(val)

val = random.uniform(1, 10)
print(val)

val = random.uniform(1, 10)
print(val)

Kết quả:

6.622458477575256
4.111744021782984
5.637923271375383
2.454251302893746

5. Các phương thức của module random trong Python

Đây là một module dùng để tạo ra một số ngẫu nhiên, nó có nhiều phương thức tạo số khác nhau, và tùy vào nhu cầu mà bạn chọn phương thức cho phù hợp.

  • seed () Khởi tạo trình tạo số ngẫu nhiên
  • getstate () Trả về trạng thái bên trong hiện tại của trình tạo số ngẫu nhiên
  • setstate () Khôi phục trạng thái bên trong của trình tạo số ngẫu nhiên
  • getrandbits () Trả về một số đại diện cho các bit ngẫu nhiên
  • randrange () Trả về một số ngẫu nhiên giữa phạm vi đã cho
  • randint () Trả về một số ngẫu nhiên giữa phạm vi đã cho
  • choice() Trả về một phần tử ngẫu nhiên từ chuỗi đã cho
  • choices() Trả về một danh sách với một lựa chọn ngẫu nhiên từ chuỗi đã cho
  • shuffle () Lấy một chuỗi và trả về chuỗi theo thứ tự ngẫu nhiên
  • sample () Trả về một mẫu đã cho của một chuỗi
  • random () Trả về một số thực ngẫu nhiên từ 0 đến 1
  • Uniform () Trả về một số thực ngẫu nhiên giữa hai tham số đã cho
  • triangular () Trả về một số thực ngẫu nhiên giữa hai tham số đã cho, bạn cũng có thể đặt một tham số chế độ để chỉ định điểm giữa giữa hai tham số khác
  • betavariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên từ 0 đến 1 dựa trên phân phối Beta (được sử dụng trong thống kê)
  • expovariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối lũy thừa (được sử dụng trong thống kê)
  • gammavariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối Gamma (được sử dụng trong thống kê)
  • gauss () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối Gaussian (được sử dụng trong lý thuyết xác suất)
  • lognormvariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối log-chuẩn (được sử dụng trong lý thuyết xác suất)
  • normalvariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối chuẩn (được sử dụng trong lý thuyết xác suất)
  • vonmisesvariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối von Mises (được sử dụng trong thống kê định hướng)
  • paretovariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối Pareto (được sử dụng trong lý thuyết xác suất)
  • weibullvariate () Trả về một số thực ngẫu nhiên dựa trên phân phối Weibull (được sử dụng trong thống kê)

Trong module random của Python có rất nhiều phương thức, vì vậy mình không thể trình bày hết được. Thay vào đó bạn hãy xem một số cách sử dụng đơn giản dưới đây, sau đó tìm thêm ở trang chủ của Python nhé.

Cùng chuyên mục:

Phương thức Mock Requests trong Python

Phương thức Mock Requests trong Python

Phương thức Stubs trong Python

Phương thức Stubs trong Python

Phương thức assertTrue() trong Python

Phương thức assertTrue() trong Python

Phương thức assertIsInstance() trong Python

Phương thức assertIsInstance() trong Python

Phương thức assertIsNone() trong Python

Phương thức assertIsNone() trong Python

Phương thức assertAlmostEqual() trong Python

Phương thức assertAlmostEqual() trong Python

Phương thức assertEqual trong Python

Phương thức assertEqual trong Python

Các phương thức Assert trong Python Unittest

Các phương thức Assert trong Python Unittest

Organizing Code & Running Unittest trong Python

Organizing Code & Running Unittest trong Python

Sử dụng patch() trong unittest của Python

Sử dụng patch() trong unittest của Python

Sử dụng Mock trong Unittest của Python

Sử dụng Mock trong Unittest của Python

Phương thức assertIn() trong Python

Phương thức assertIn() trong Python

Sử dụng Test Fixtures trong Python

Sử dụng Test Fixtures trong Python

Tìm hiểu cách sử dụng unittest trong Python

Tìm hiểu cách sử dụng unittest trong Python

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm vstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm vstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm stack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm stack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Cách sử dụng hàm Broadcasting trong NumPy

Cách sử dụng hàm Broadcasting trong NumPy

Cách sử dụng hàm divide() trong NumPy

Cách sử dụng hàm divide() trong NumPy

Top