El módulo random de la librería estándar de Python incluye un conjunto de funciones que permiten obtener de distintos modos números aleatorios o, para ser rigurosos, pseudoaleatorios.
¿Por qué números pseudoaleatorios y no aleatorios?
Las funciones a las que hacemos referencia, cada vez que son invocadas, devuelven un valor de una secuencia de números predeterminada. Esta secuencia tiene un periodo bastante largo, es decir, es necesario obtener muchos números antes de que se vuelva a reproducir la misma secuencia. De ahí, el tratamiento de pseudo (o falso), aunque la utilidad que nos ofrezca sea equivalente al de los números aleatorios.
Los generadores de números aleatorios verdaderos se basan en procesos naturales que evolucionan de manera impredecible. En ellos, aunque se pueda tener una idea global de lo que puede suceder, tener la certeza absoluta de lo que ocurrirá en cada momento es imposible y por ello las secuencias de valores que generan tienen una bajísima probabilidad de repetirse.
Las aplicaciones que tienen los números aleatorios o pseudoaleatorios son muchas: juegos de azar, animaciones de videojuegos, simulaciones, análisis de datos, pruebas de algoritmos, etc.
¿Por qué números pseudoaleatorios y no aleatorios?
Las funciones a las que hacemos referencia, cada vez que son invocadas, devuelven un valor de una secuencia de números predeterminada. Esta secuencia tiene un periodo bastante largo, es decir, es necesario obtener muchos números antes de que se vuelva a reproducir la misma secuencia. De ahí, el tratamiento de pseudo (o falso), aunque la utilidad que nos ofrezca sea equivalente al de los números aleatorios.
Los generadores de números aleatorios verdaderos se basan en procesos naturales que evolucionan de manera impredecible. En ellos, aunque se pueda tener una idea global de lo que puede suceder, tener la certeza absoluta de lo que ocurrirá en cada momento es imposible y por ello las secuencias de valores que generan tienen una bajísima probabilidad de repetirse.
Las aplicaciones que tienen los números aleatorios o pseudoaleatorios son muchas: juegos de azar, animaciones de videojuegos, simulaciones, análisis de datos, pruebas de algoritmos, etc.
randint()
La función randint() devuelve un número entero incluido entre los valores indicados. Los valores de los límites inferior y superior también pueden aparecer entre los valores devueltos.
En el siguiente ejemplo se realizan cinco "sorteos" y se obtiene, para cada uno de ellos, un regalo de diez posibles.
En el siguiente ejemplo se realizan cinco "sorteos" y se obtiene, para cada uno de ellos, un regalo de diez posibles.
import random
regalos = ['sartén', 'jamón', 'mp4', 'muñeca', 'tv',
'patín', 'balón', 'reloj', 'bicicleta', 'anillo']
for sorteo in range(5):
regalo = regalos[random.randint(0, 9)]
print('Sorteo', sorteo + 1, ':', regalo)
A continuación, en otro ejemplo, se obtienen diez números enteros entre los que pueden aparecer números negativos, positivos y el cero.
for numero in range(10):
print(random.randint(-3, 3))
randrange()
La función randrange() devuelve enteros que van desde un valor inicial a otro final separados entre sí un número de valores determinados. Esta separación (o paso) se utiliza en primer lugar con el valor inicial para calcular el siguiente valor y los sucesivos hasta llegar al valor final o al más cercano posible.
En el ejemplo que sigue se obtienen 25 números que van desde el 3 al 16. Como el paso es 3 nunca se obtendría el valor 16.
En el ejemplo que sigue se obtienen 25 números que van desde el 3 al 16. Como el paso es 3 nunca se obtendría el valor 16.
print('\nValores posibles: 3, 6, 9, 12, 15')
for i in range(25):
print(random.randrange(3, 16, 3), end=' ')
A continuación, se utiliza la forma abreviada para obtener números que van desde el 0 a cualquier número (en este caso el 4) con el paso 1.
print('\nvalores posibles: 0, 1, 2, 3')
for i in range(25):
print(random.randrange(4), end=' ')
random()
La función random() devuelve un número float entre 0 y 1
En el ejemplo se obtienen tres números con muchos decimales entre 0 y 1.
En el ejemplo se obtienen tres números con muchos decimales entre 0 y 1.
for numero in range(3):
print(random.random(), end=' ')
uniform()
La función uniform() devuelve un número float incluido entre los valores indicados.
for numero in range(3):
print(random.uniform(100, 105), end=' ')
seed()
Cuando interese obtener varias veces la misma secuencia de números pseudoaleatoria se puede utilizar la función seed() que fija mediante una "semilla" el mismo comienzo en cada secuencia, permitiendo con ello obtener series con los mismos valores.
A continuación, se muestra un ejemplo donde se realizan dos series de cinco sorteos; y en cada serie se obtienen los mismos regalos y en el mismo orden.
La semilla en este caso se fija con un valor numérico (0 en este caso) pero también se puede utilizar una cadena o una unidad de tiempo obtenida con la función time() del módulo time; o incluso puede expresarse con cualquier objeto "hashable" de Python.
A continuación, se muestra un ejemplo donde se realizan dos series de cinco sorteos; y en cada serie se obtienen los mismos regalos y en el mismo orden.
La semilla en este caso se fija con un valor numérico (0 en este caso) pero también se puede utilizar una cadena o una unidad de tiempo obtenida con la función time() del módulo time; o incluso puede expresarse con cualquier objeto "hashable" de Python.
regalos = ['sartén', 'jamón', 'mp4', 'muñeca', 'tv',
'patín', 'balón', 'reloj', 'bicicleta', 'anillo']
for serie in range(2):
print('\nserie:', serie + 1)
random.seed(0)
for sorteo in range(5):
regalo = regalos[random.randint(0, 9)]
print('Sorteo', sorteo + 1, ':', regalo)
choice()
La función choice() se utiliza para seleccionar elementos al azar de una lista.
En el siguiente ejemplo se obtiene un elemento de los cinco existentes en una lista.
En el siguiente ejemplo se obtiene un elemento de los cinco existentes en una lista.
transporte = ['bici', 'moto', 'coche', 'tren', 'avión']
print('Hoy viajaré en:', random.choice(transporte))
suffle()
La función shuffle() 'mezcla' o cambia aleatoriamente el orden de los elementos de una lista antes de realizar la selección de alguno de ellos. Esta mezcla recuerda en el caso de los juegos de cartas la acción de barajar un número de veces antes de repartir o seleccionar cartas.
El el siguiente ejemplo se realizan dos 'mezclas' antes de que se obtenga el elemento.
El el siguiente ejemplo se realizan dos 'mezclas' antes de que se obtenga el elemento.
lista = ['rojo', 'verde', 'amarillo']
random.shuffle(lista)
print('mezcla1', lista)
random.shuffle(lista)
print('mezcla2', lista)
print(lista[random.randint(0,2)])
sample()
La función sample() devuelve de una lista de elementos un determinado número de elementos diferentes elegidos al azar.
En el ejemplo que sigue sample() devuelve dos elementos de una lista que contiene tres.
En el ejemplo que sigue sample() devuelve dos elementos de una lista que contiene tres.
lista = ['x', 'y', 'z'] print(random.sample(lista, 2))
getrandbits()
De una longitud de bits determinada la función getrandbits() devuelve números enteros decimales que se puedan representar con los mismos.
Con 1 bit se pueden representar 2 números (0,1); con 2 bits, cuatro (0,1,2,3); con 3 bits, ocho (0,1,2,3,4,5,6,7) y con n-bits, 2 elevado a n.
A continuación se generan 10 números decimales que se pueden representar con 3 bits.
Con 1 bit se pueden representar 2 números (0,1); con 2 bits, cuatro (0,1,2,3); con 3 bits, ocho (0,1,2,3,4,5,6,7) y con n-bits, 2 elevado a n.
A continuación se generan 10 números decimales que se pueden representar con 3 bits.
for num in range(10):
print(random.getrandbits(3), end=' ')
getstate() y setstate()
La función getstate() obtiene el estado del generador de números en un momento dado. Dicho estado se puede utilizar con posterioridad para reiniciar con setstate() el generador a ese estado anterior y controlar así la secuencia.
En el siguiente ejemplo se generan números aleatorios en dos series de 3 números cada una que se van alternando. Cada vez que la primera serie se encuentra en el segundo número (serie1 = 1) se obtiene el estado del generador que es reiniciado con posterioridad cuando la segunda serie se encuentra en el segundo número (serie2 = 1). Este proceso se repite 20 veces.
En el siguiente ejemplo se generan números aleatorios en dos series de 3 números cada una que se van alternando. Cada vez que la primera serie se encuentra en el segundo número (serie1 = 1) se obtiene el estado del generador que es reiniciado con posterioridad cuando la segunda serie se encuentra en el segundo número (serie2 = 1). Este proceso se repite 20 veces.
contador = 0
random.seed(0)
while True:
contador += 1
if contador > 20:
break
for serie1 in range(3):
if serie1 == 1:
estado = random.getstate()
print('serie1', serie1, random.random())
for serie2 in range(3):
if serie2 == 1:
random.setstate(estado)
print('serie2', serie2, random.random())
Otra posibilidad a considerar consiste en salvar el estado a un fichero binario para cuando interese, leerlo para fijar el generador y continuar con la secuencia de ese momento anterior.
import pickle
# Salvar estado
with open('estado.dat', 'wb') as fich:
pickle.dump(random.getstate(), fich)
...
# Leer estado
with open('estado.dat', 'rb') as fich:
estado = pickle.load(fich)
...
# Establecer estado al momento salvado
random.setstate(estado)
La clase Random
La clase Random permite instanciar varios generadores de números aleatorios "trabajando" cada uno con su propia secuencia sin interferir en el resto, o bien, si se inician con la misma semilla generando la misma secuencia.
En el ejemplo siguiente, en la primera parte, se instancian dos generadores por separado y se generan 3 números aleatorios, con cada uno de ellos, obteniéndose secuencias diferentes. En la segunda parte, se utiliza la semilla de la cadena "Python" para iniciar los dos generadores y producir así números basados en la misma secuencia.
En el ejemplo siguiente, en la primera parte, se instancian dos generadores por separado y se generan 3 números aleatorios, con cada uno de ellos, obteniéndose secuencias diferentes. En la segunda parte, se utiliza la semilla de la cadena "Python" para iniciar los dos generadores y producir así números basados en la misma secuencia.
print('Inicializa dos generadores:')
serie1 = random.Random()
serie2 = random.Random()
for num in range(3):
print(serie1.random(), serie2.random())
print('Se utiliza la misma semilla:')
semilla = 'Python'
serie1 = random.Random(semilla)
serie2 = random.Random(semilla)
for num in range(3):
print(serie1.random(), serie2.random())
La clase random.SystemRandom
La clase random.SystemRandom utiliza la función os.urandom() para generar números aleatorios a partir de fuentes proporcionadas por el sistema operativo y no está disponible en todos los sistemas.
Su funcionamiento no se basa en el estado del software y las secuencias numéricas no son reproducibles. Por tanto, el método seed() no tiene ningún efecto y es ignorado. Además, los métodos getstate() y setstate() no se han implementado para esta clase y producirán una excepción si son invocados.
El siguiente ejemplo muestra cómo generar números aleatorio con la clase random.SystemRandom.
Su funcionamiento no se basa en el estado del software y las secuencias numéricas no son reproducibles. Por tanto, el método seed() no tiene ningún efecto y es ignorado. Además, los métodos getstate() y setstate() no se han implementado para esta clase y producirán una excepción si son invocados.
El siguiente ejemplo muestra cómo generar números aleatorio con la clase random.SystemRandom.
serie = random.SystemRandom()
for num in range(3):
print(serie.random())
Otras funciones disponibles
Las siguientes funciones generan secuencias de números aleatorios no uniformes (mediante funciones estadísticas) para usos más especializados:
triangular(), betavariate(), expovariate(), gammavariate(), gauss(), lognormvariate(), normalvariate(), vonmisesvariate(), paretovariate() y weibullvariate()
Consultar: https://docs.python.org/3.5/library/random.html
triangular(), betavariate(), expovariate(), gammavariate(), gauss(), lognormvariate(), normalvariate(), vonmisesvariate(), paretovariate() y weibullvariate()
Consultar: https://docs.python.org/3.5/library/random.html
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