INTRODUCTION
FLOW CONTROL
FUNCTIONS
DATATYPES
OBJECT & CLASS
Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python Lập trình hướng đối tượng trong Python Class Variables trong Python Tìm hiểu về Methods trong Python Cách sử dụng phương thức __init__() trong Python Các biến Instance trong Python Tìm hiểu về Class Attributes trong Python Hàm Static Methods trong Python Phương thức __str__ trong Python Phương thức __repr__ trong Python Phương thức eq trong Python Tìm hiểu phương thức __hash__ trong Python Phương thức __bool__ trong Python Phương thức del trong Python Tìm hiểu về lớp Property trong Python Tìm hiểu về nạp chồng toán tử trong Python Trình Decorator Property trong Python Thuộc tính chỉ đọc trong Python Thuộc tính Delete trong Python Sử dụng super() trong Python Sử dụng __slots__ trong Python Cách sử dụng Protocol trong Python Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python Cách sử dụng hàm Auto() của Python Single Responsibility Principle trong Python Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python Interface Segregation Principle - ISP trong Python. Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python Đa kế thừa trong Python Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python Mô tả Descriptors trong Python Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python Phương thức __new__ trong Python Tìm hiểu về Class Type trong Python Lớp Metaclass trong Python Ví dụ sử dụng metaclass trong Python Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python Ngoại lệ Raise trong Python Sử dụng câu lệnh raise from trong Python Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python Module trong Python Package trong Python Class trong Python Hàm khởi tạo trong Python Kế thừa trong Python Đa kế thừa trong Python Setter và Getter trong Python Override trong Python Interface trong Python Bài tập Python: Module và Class
ADVANCED TOPICS
BỔ SUNG
PYTHON CĂN BẢN
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

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

Tạo số ngẫu nhiên trong một phạm vi bằng Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách sử dụng các hàm randrange() randint() trong mô-đun ngẫu nhiên của Python để tạo số nguyên ngẫu nhiên.

Bằng cách sử dụng các chức năng randrange()randint() trong mô-đun ngẫu nhiên, mình có thể tạo ra một số nguyên ngẫu nhiên nằm trong một khoảng cụ thể. Ta sẽ tìm hiểu về các hàm này qua từng ví dụ cụ thể.

test php

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

Cách sử dụng random.randint()

Để sử dụng hàm random.randint(), bạn cần nhập mô-đun ngẫu nhiên Python bằng câu lệnh import random. Hàm này được sử dụng để tạo số nguyên ngẫu nhiên từ một phạm vi cụ thể.

Cú pháp:

random.randint(start, stop)
  • start: Đây là giá trị bắt đầu của phạm vi. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định là 0.
  • stop: Đây là giá trị cuối của phạm vi.

Giá trị trả về:

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

Hàm random.randint(start, stop) trả về một số nguyên ngẫu nhiên nằm trong phạm vi bao gồm cả start và stop.

Để tạo số nguyên ngẫu nhiên trong Python, bạn có thể sử dụng các hàm từ mô-đun ngẫu nhiên (random). Dưới đây là hướng dẫn cụ thể về cách làm điều này:

Nhập Mô-đun ngẫu nhiên:

Trước tiên, bạn cần nhập mô-đun ngẫu nhiên bằng cách sử dụng lệnh import random.

import random

Sử dụng random.randint() để tạo số nguyên ngẫu nhiên:

Hàm random.randint() cho phép bạn tạo số nguyên ngẫu nhiên trong một phạm vi bao gồm cả số bắt đầu và số dừng. Ví dụ: random.randint(0, 10) sẽ trả về một số nguyên ngẫu nhiên từ [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10].

Sử dụng random.randrange() để tạo số nguyên ngẫu nhiên trong phạm vi đặc định:

Hàm random.randrange() cho phép bạn tạo số nguyên ngẫu nhiên trong một phạm vi cụ thể bằng cách chỉ định mức tăng. Ví dụ: random.randrange(0, 10, 2) sẽ trả về bất kỳ số nguyên nào trong khoảng từ 0 đến 10 với mức tăng là 2 (như 0, 2, 4, 6, 8).

Ví dụ về random.randint() cho việc tạo số nguyên ngẫu nhiên

import random

# Số nguyên ngẫu nhiên từ 0 đến 9
num1 = random.randint(0, 9)
print("Số nguyên ngẫu nhiên từ 0 đến 9:", num1)

# Số nguyên ngẫu nhiên từ 10 đến 100
num2 = random.randint(10, 100)
print("Số nguyên ngẫu nhiên từ 10 đến 100:", num2)

Lưu ý: Hàm random.randint() chỉ trả về số nguyên, và nếu bạn muốn số ngẫu nhiên có dạng float, bạn cần sử dụng các phương pháp khác như random.uniform()

Sử dụng hàm random.randrange()

Bây giờ mình sẽ tìm hiểu cách sử dụng hàm random.randrange() để lấy số nguyên ngẫu nhiên từ một phạm vi cụ thể. Dưới đây là thông tin chi tiết:

Cú pháp:

random.randrange(start, stop[, step])
  • start: Đây là giá trị bắt đầu của phạm vi, tức là giới hạn dưới. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định là 0.
  • stop: Đây là giá trị cuối/cuối cùng của phạm vi, tức là giới hạn trên.
  • step: Chỉ định giá trị gia tăng trong phạm vi. Số nguyên ngẫu nhiên được tạo có thể chia hết cho step. Giá trị mặc định là 1 nếu không được chỉ định.

Giá trị trả về:

Hàm random.randrange() trả về một số nguyên ngẫu nhiên nằm trong phạm vi được xác định bởi các tham số start, stop, và step.

Ví dụ về random.randrange()

Dưới đây là một số ví dụ về cách sử dụng random.randrange():

Tạo số nguyên ngẫu nhiên từ 0 đến 9:

import random

# Số nguyên ngẫu nhiên từ 0 đến 9
num1 = random.randrange(10)
print("Số nguyên ngẫu nhiên từ 0 đến 9:", num1)

Tạo số nguyên ngẫu nhiên trong khoảng tùy chọn:

import random

# Số nguyên ngẫu nhiên từ 2 đến 19
num2 = random.randrange(2, 20)
print("Số nguyên ngẫu nhiên từ 2 đến 19:", num2)

Tạo số nguyên ngẫu nhiên bội số của 3:

import random

# Số nguyên ngẫu nhiên bội số của 3
num3 = random.randrange(3, 300, 3)
print("Số nguyên ngẫu nhiên bội số của 3:", num3)

Tạo số nguyên âm ngẫu nhiên từ -60 đến -6:

import random

# Số nguyên âm ngẫu nhiên từ -60 đến -6
negative_int = random.randrange(-60, -6)
print("Số nguyên âm ngẫu nhiên từ -60 đến -6:", negative_int)

Tạo số nguyên dương hoặc âm ngẫu nhiên:

import random

for i in range(5):
    random_int = random.randint(-10, 10)
    print(random_int, end=' ')

Tạo ngẫu nhiên 1 hoặc -1:

import random

num = random.choice([-1, 1])
print("Ngẫu nhiên 1 hoặc -1:", num)

Lưu ý rằng hàm random.randrange() không xem xét số stop khi tạo số nguyên ngẫu nhiên, nghĩa là nó không bao gồm số stop trong phạm vi. Việc này có thể quan trọng trong việc chọn phạm vi phù hợp cho nhu cầu của bạn.

Danh sách số nguyên ngẫu nhiên

Tạo danh sách các số nguyên ngẫu nhiên

Trong phần này, mình sẽ học cách tạo danh sách chứa nhiều số nguyên ngẫu nhiên. Đôi khi, mình cần tạo một danh sách mẫu để thực hiện kiểm tra hoặc xử lý dữ liệu. Thay vì tạo danh sách thủ công, mình có thể tạo danh sách chứa các số nguyên ngẫu nhiên bằng cách sử dụng hàm random.randint() hoặc random.randrange(). Dưới đây là ví dụ về cách tạo một danh sách chứa 10 số nguyên ngẫu nhiên:

import random

random_list = []

# Đặt độ dài của danh sách là 10
for i in range(10):
    # Thêm số nguyên ngẫu nhiên từ 0 đến 1000 vào danh sách
    random_list.append(random.randint(0, 1000))

print("Danh sách các số nguyên ngẫu nhiên:", random_list)

Tạo danh sách các số nguyên ngẫu nhiên không trùng lặp

Lưu ý: Trong ví dụ trên, có khả năng xuất hiện các số trùng lặp trong danh sách.

Nếu bạn muốn đảm bảo rằng mỗi số trong danh sách là duy nhất, bạn có thể sử dụng phương thức random.sample() để tạo danh sách các số nguyên ngẫu nhiên duy nhất. random.sample() trả về một danh sách mẫu gồm các số nguyên ngẫu nhiên được chọn từ một phạm vi giá trị. Nó không bao giờ xuất hiện phần tử trùng lặp, vì vậy bạn có thể nhận được danh sách các số nguyên ngẫu nhiên không trùng lặp như sau:

import random

# Tạo 10 số nguyên ngẫu nhiên và không trùng lặp trong khoảng từ 0 đến 1000
unique_random_list = random.sample(range(0, 1000), 10)

print("Danh sách các số nguyên ngẫu nhiên không trùng lặp:", unique_random_list)

Lưu ý: Bạn cũng có thể sử dụng tham số step trong hàm range() để chỉ định mức tăng. Ví dụ, nếu bạn muốn có danh sách gồm 10 số nguyên ngẫu nhiên nhưng mỗi số phải chia hết cho 5, bạn có thể sử dụng random.sample(range(0, 1000, 5), 10).

Sắp xếp danh sách các số nguyên ngẫu nhiên

Để sắp xếp danh sách các số nguyên ngẫu nhiên theo thứ tự tăng dần, bạn có thể sử dụng phương thức sort() như sau:

import random

# Tạo một danh sách mẫu gồm 5 số nguyên ngẫu nhiên và không trùng lặp
sample_list = random.sample(range(50, 500, 5), 5)

# Trước khi sắp xếp
print("Danh sách trước khi sắp xếp:", sample_list)

# Sắp xếp danh sách
sample_list.sort()

# Sau khi sắp xếp
print("Danh sách sau khi sắp xếp:", sample_list)

Hãy nhớ rằng phương thức sort() được sử dụng để sắp xếp danh sách theo thứ tự tăng dần.

Sử dụng hàm secrets.randbelow()

Để tạo số nguyên ngẫu nhiên an toàn, bạn có thể sử dụng mô-đun secrets trong Python, như đã đề cập trước đó. Đây là cách bạn có thể tạo số nguyên ngẫu nhiên an toàn và một mảng nhiều chiều gồm các số nguyên ngẫu nhiên an toàn bằng cách sử dụng secrets và NumPy:

Tạo số nguyên ngẫu nhiên an toàn bằng secrets:

import secrets

# Secure random integer from 0 to 10
secure_num = secrets.randbelow(11)  # Generates a secure random integer between 0 and 10 (inclusive)
print(secure_num)

​Tạo mảng nhiều chiều gồm các số nguyên ngẫu nhiên an toàn bằng NumPy:

import numpy as np
import secrets

# Define the range for random integers
low = 10  # Inclusive
high = 50  # Exclusive
array_shape = (4, 4)  # Define the shape of the array

# Create a 4x4 array of secure random integers in the specified range
secure_array = np.random.randint(low, high, size=array_shape, dtype=int)
print(secure_array)

Lưu ý rằng các số nguyên được tạo bằng cách sử dụng secrets và NumPy sẽ là an toàn và thích hợp cho các ứng dụng đòi hỏi tính bảo mật cao.

Những điểm cần nhớ về randint() và randrange()

Những điểm bạn đã đề cập là rất quan trọng khi bạn làm việc với randint() randrange() trong Python. Dưới đây là một số điểm cần nhớ:

Sử dụng randint() khi bạn muốn tạo một số nguyên ngẫu nhiên từ một phạm vi bao gồm:

  • random.randint(start, stop) sẽ trả về một số nguyên ngẫu nhiên nằm trong phạm vi từ start đến stop, bao gồm cả start và stop.

Sử dụng randrange() khi bạn muốn tạo một số nguyên ngẫu nhiên trong một phạm vi bằng cách chỉ định mức tăng:

  • random.randrange(start, stop, step) sẽ trả về một số nguyên ngẫu nhiên nằm trong phạm vi từ start đến stop - 1 (không bao gồm stop) với mức tăng là step.

Các ràng buộc về giá trị khi sử dụng randrange():

  • randrange() không hỗ trợ số float, chỉ cho phép số nguyên.
  • Giá trị của step không thể bằng 0, nếu bạn đặt step thành 0, bạn sẽ nhận được một lỗi ValueError: "zero step for randrange()".
  • Nếu bạn đặt start lớn hơn stop với cùng một step, bạn sẽ nhận được một lỗi ValueError: "empty range for randrange()". Tuy nhiên, nếu bạn đặt step là số âm (ví dụ: randrange(100, 10, -2)), nó sẽ hoạt động và tạo ra một số nguyên ngẫu nhiên trong phạm vi từ 10 đến 99 với bước là -2.

Điều này cần phải được xem xét cẩn thận khi bạn làm việc với randrange() để tránh các lỗi không mong muốn và đảm bảo rằng bạn đang nhận được kết quả mong muốn từ việc tạo số ngẫu nhiên.

Kết bài

Trong bài viết này, mình đã tìm hiểu cách tạo số nguyên ngẫu nhiên an toàn trong Python, đặc biệt là khi đối diện với các tình huống đòi hỏi tính bảo mật cao. Ta đã sử dụng hai cách để thực hiện điều này: sử dụng mô-đun secrets và mô-đun numpy của NumPy.

Đối với số nguyên ngẫu nhiên an toàn từ 0 đến 10, mình đã sử dụng secrets.randbelow(11). Điều này đảm bảo rằng số được tạo là an toàn và không dự đoán được.

Đối với việc tạo mảng nhiều chiều gồm các số nguyên ngẫu nhiên an toàn,mình đã sử dụng NumPy. Mình đã định nghĩa khoảng giá trị mong muốn bằng low (bao gồm) và high (ngoại trừ), sau đó sử dụng np.random.randint() để tạo một mảng có hình dạng cụ thể.

Nhớ rằng việc sử dụng secrets đặc biệt quan trọng khi bạn làm việc với các ứng dụng cần tính bảo mật cao. Điều này đảm bảo rằng các số ngẫu nhiên bạn tạo không thể dự đoán được và không bị chi phối bởi các yếu tố bên ngoài.

Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu cách tạo số nguyên ngẫu nhiên an toàn trong Python và cách sử dụng chúng trong các tình huống cụ thể.

Cùng chuyên mục:

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python

Xây dựng  web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Hướng dẫn viết Snake Game bằng Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng chế độ interactive trong Python

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint()

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

Hỗ trợ Async trong Django 3.1

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic

Ý nghĩa của if __name__ ==

Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Cách xóa phần tử trong danh sách Python

Top