Python에서 난수 목록 생성

1. random.sample() 함수를 사용하여 Python에서 임의의 정수 생성
2. random.randint() 함수를 사용하여 Python에서 임의의 정수 생성
3. numpy.random.randint() 함수를 사용하여 Python에서 임의의 정수 생성
4. numpy.random.uniform() 함수를 사용하여 Python에서 임의의 부동 소수점 생성

이 기사에서는 Python에서 난수 목록을 생성하기 위해 따를 수 있는 다양한 방법을 소개합니다. 아래에서 이 목록을 확인하세요.

random.sample() 함수를 사용하여 Python에서 임의의 정수 생성

random.sample() 함수를 사용하여 Python에서 난수를 생성합니다. 결과는 난수를 포함하는 Python List입니다. 아래에서 이 구문을 확인하십시오.

random.sample(population_sequence, total_count_of_random_numbers)

생성된 총 난수 수는 total_count_of_random_numbers입니다. 아래에서 이 예를 확인하십시오.

import random

random_numbers = random.sample(range(6), 3)
print(random_numbers)
type(random_numbers)

여기서 0부터 6까지의 숫자 범위에서 3개의 숫자가 생성됩니다.

출력:

[3, 0, 1]
list

random.randint() 함수를 사용하여 Python에서 임의의 정수 생성

random.randint() 함수를 사용하여 목록 이해를 사용하여 Python에서 난수를 생성합니다. 결과는 난수를 포함하는 Python 목록입니다. 구문은 다음과 같습니다.

random_numbers = [random.randint( < min_value > , < min_value > ) for x in range(total_count_of_random_numbers)]

여기 예가 있습니다.

import random

random_numbers = [random.randint(0, 6) for x in range(3)]
print(random_numbers)

여기서 0부터 6까지의 숫자 범위에서 3개의 숫자가 생성됩니다.

출력:

[1, 6, 6]

numpy.random.randint() 함수를 사용하여 Python에서 임의의 정수 생성

numpy.random.randint() 함수를 사용하여 임의의 정수를 생성합니다. 결과는 난수를 포함하는 Python 목록입니다. 이를 위해 먼저 NumPy 라이브러리를 가져옵니다. 이 구문을 사용할 수 있습니다.

np.random.randint(low=min_val, high=max_val, size=count).tolist()

예를 들어 이 코드 조각을 살펴보세요.

import numpy as np

random_numbers = np.random.randint(low=0, high=6, size=3).tolist()
print(random_numbers)

여기서 0부터 6까지의 숫자 범위에서 3개의 숫자가 생성됩니다.

출력:

[2, 4, 2]

numpy.random.uniform() 함수를 사용하여 Python에서 임의의 부동 소수점 생성

numpy.random.uniform을 사용하여 Python에서 임의의 부동 소수점 수를 생성합니다.

먼저 NumPy 라이브러리를 가져와 기능을 활용합니다. 구문은 다음과 같습니다.

random.uniform(low=minvalue, high=maxvalue, size=count_of_numbers)

이 예를 따르십시오.

import numpy

random_numbers = numpy.random.uniform(low=0, high=6, size=10).tolist()
print(random_numbers)

여기서 0부터 6까지의 숫자 범위에서 10개의 float 숫자가 생성됩니다.

출력:

[0.3077335256902074,
 4.305975943414238,
 4.487914411717991,
 1.141532770555624,
 2.849062698503963,
 3.7662017493968922,
 2.822739788956107,
 4.5291155985333065,
 3.5138714366365296,
 3.7069530642450745]