如何在Python中生成多個隨機數到足夠的「隨機」程度

我希望這個問題具有足夠的問題值得關注，並且我沒有錯過這一點。我知道有可能有多個答案 - 我會標記出我得到的最好答案，但如果這不是一個好問題，那麼請說，我會酌情刪除。如何在Python中生成多個隨機數到足夠的「隨機」程度

如果我使用的是需要大量（多於一個）隨機數的Python腳本，例如

from random import randrange 

number1 = randrange(10) 
number2 = randrange(10) 
number3 = randrange(10) 

print number1, number2, number3

...那麼是randrange最好的辦法嗎？具體來說，它究竟是多麼隨意？我覺得我發現它有一種......偏見？

就像，反覆似乎得到相同的價值觀。

我可能會想象它。

但很明顯，我知道電腦不做隨機井（所有），我想知道這個模塊怎麼連種子或任何...

是否有更好的方法來生成我的隨機數？就像一個「更隨機」的模塊或一種給它「更隨機」種子的方式？

來源

2017-08-17 the_t_test_1

重複獲得相同的值是隨機性所固有的。如果你從來沒有得到相同的價值觀，那麼這就是偏見。如果你擲出一個六面死一千次，並且從未連續得到兩個六面體，那麼就是操縱了它。 – Kevin

Chekc這個信息，是隨機使用，也許對你有幫助：https://docs.python.org/3/library/random.html# –

你應該看看產生的數字，然後進行卡方檢驗他們。 –

更好使用SystemRandom以獲得更好的不可預測性。 randrange是一個僞隨機數發生器，它使用Mersenne Twister。

from random import SystemRandom 

srand = SystemRandom() 

num1 = srand.choice(range(10)) 
num2 = srand.choice(range(10)) 
num3 = srand.choice(range(10)) 

print num1, num2, num3

來源

2017-08-17 12:59:12

謝謝！所有好的評論和我看到，我已經做的幾乎肯定是好的，但由於你的答案提供了一個更不可預測的替代方案，我會去那！ –

這很大程度上取決於您要查找的隨機程度。 Python爲os.urandom提供了密碼使用的意圖;但是從/ dev/urandom讀取，而不是/ dev/random，因此對於某些極端情況（discussion on unix & linux stack exchange）可能不夠隨機。 secrets模塊是爲了更清晰的選擇而開發的，而random模塊顯然是僞隨機的。如果種子不重複（這樣做對重複測試或重新生成相同的程序生成的遊戲等是有幫助的，這就是爲什麼我們獲得狀態和設置狀態），那麼僞隨機性通常就足夠了。

一般來說，我們查找隨機模式的能力遠遠超出了我們識別隨機性的能力。

來源

2017-08-17 12:59:42

感謝您的評論 - 特別是最後一個！ –

我對隨機或僞隨機的差異瞭解不多，但如果您運行1000萬次相同的randrange命令，則可以看到重複的百分比非常接近。所以我不認爲你可以通過打印生成的數字並查看它們（至少不是這種情況）來發現任何非隨機行爲。

from random import randrange 
number_of_repeats = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 
percentage = {} 
loop_count = 10000000 
for _ in range(loop_count): 
    number_of_repeats[randrange(10)]+=1 
for num,i in enumerate(number_of_repeats): 
    percentage[num] = (i/loop_count)*100 
print(percentage)

來源

2017-08-17 13:15:32 ROAR

很好地說明了！ –

如何在Python中生成多個隨機數到足夠的「隨機」程度

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