在一个范围内生成“n”个唯一的随机数

Question

我知道如何在Python中生成指定范围内的随机数。

random.randint(numLow, numHigh)

我知道我可以把这个放在循环中生成n个这样的数字

for x in range (0, n):
    listOfNumbers.append(random.randint(numLow, numHigh))

然而，我需要确保该列表中的每个数字都是唯一的。除了大量的条件语句之外，是否有一种直接生成 n 个唯一随机数的方法？

重要的是，列表中的每个数字与其他数字都不同。

因此

[12, 5, 6, 1] = 好

但是

[12, 5, 5, 1] = 不好，因为数字5出现两次。

- Chris Headleand

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请看：在Python中创建随机整数列表。 - alecxe

Answer 1

如果你只需要无放回地进行抽样：

>>> import random
>>> random.sample(range(1, 100), 3)
[77, 52, 45]

random.sample 接受一个总体和一个样本大小 k，并返回总体中随机选择的k 个成员。

如果您必须控制 k 大于 len(population) 的情况，您需要准备捕获 ValueError：

>>> try:
...   random.sample(range(1, 2), 3)
... except ValueError:
...   print('Sample size exceeded population size.')
... 
Sample size exceeded population size

- Two-Bit Alchemist

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使用random.sample(xrange(1, 100), 3)代替range可以极大地提高代码运行速度，尤其是当你需要生成的数字范围很大时。因为它只会按需生成所需的3个数字（或者如果需要无重复抽样更多数字），而不是整个范围内的所有数字。例如：%timeit random.sample(xrange(10000), 3)=每次循环4.92微秒，%timeit random.sample(range(10000), 3)=每次循环126微秒。 - gaborous

如果你正在使用Python2，是的。如果你正在使用我的回答中提到的Python 3，它已经做到了这一点，因为在Py3k中xrange被替换成了range。 - Two-Bit Alchemist

我们可以不用将 random.sample() 调用放在 try...except 块中，而是检查样本的大小（上面的 3）是否小于或等于（<=）总体的大小（上面的 range(1, 2)）。 - Hakim

@h4k1m 一般来说，在Python中，EAFP（try/except）比LBYL（if/else）更符合风格。 - Two-Bit Alchemist

3 can be replaced with randint(1, N) - DanielBell99

这不适用于浮点数，要创建一个浮点列表 sampl = np.random.uniform(low=0.5, high=13.3, size=(50,))，请参阅此链接 https://dev59.com/BWEh5IYBdhLWcg3wvVp4 - Tom Tom

Answer 2

首先生成数据范围，然后像这样洗牌

import random
data = list(range(numLow, numHigh))
random.shuffle(data)
print data

这样做，您将得到特定范围内的所有数字，但以随机顺序呈现。

不过您可以使用random.sample来从一系列数字中获取所需数量的元素，像这样：

print random.sample(range(numLow, numHigh), 3)

- thefourtheye

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在Python 3中洗牌一个范围，你需要先将它转换为列表：data = list(range(numLow, numHigh))，否则会报错。请注意，洗牌是指随机打乱顺序的操作。 - CheshireCat

Answer 3

你可以将元素添加到一个set中，直到达到n：

setOfNumbers = set()
while len(setOfNumbers) < n:
    setOfNumbers.add(random.randint(numLow, numHigh))

要小心选择比n所需范围更小的范围。这会导致循环无法结束，因为找不到新的数字插入到n。

- mhlester

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如果您使用random.sample，它会为该情况抛出一个ValueError异常（当然您可以捕获它）。 - Two-Bit Alchemist

Answer 4

你可以使用标准库中的random.sample函数从一个总体中选择k个元素：

import random
random.sample(range(low, high), n)

如果可能的数字范围相当大，您可以使用带有无限随机生成器的 itertools.islice：

import itertools
import random

def random_gen(low, high):
    while True:
        yield random.randrange(low, high)

gen = random_gen(1, 100)
items = list(itertools.islice(gen, 10))  # Take first 10 random elements

在问题更新后，现在很明显你需要 n 个不同的数字。

import itertools
import random

def random_gen(low, high):
    while True:
        yield random.randrange(low, high)

gen = random_gen(1, 100)

items = set()

# Try to add elem to set until set length is less than 10
for x in itertools.takewhile(lambda x: len(items) < 10, gen):
    items.add(x)

- maxbublis