不間斷 Python 挑戰 Day 8 - random()模組 (2)

閱讀時間約 3 分鐘
透過random模組生成的隨機數並非是真正完全隨機的,而是可以被重現的,因此這個特徵也被稱為是偽隨機(pseudo-random),而重現隨機數的方式便是透過設定相同的種子(seed),或是設定隨機數生成器的狀態(state)來達成。
設定隨機數生成器種子的方式如下:
random.seed([a])
  • 當a被省略時,每次調用random模組的方法生成的數就會是隨機的。
  • 當a被設定後,每次使用random.seed(a)後調用random模組的方法生成的數就會是同一個。
我們也可以在調用random模組前先回傳隨機數生成器的狀態:
rand_state = random.getstate()
並在下次調用random模組前設定下相同的狀態,便可以得到相同的隨機結果:
random.setstate(rand_state)
以下範例展示利用設定相同的種子,在每個for迴圈中都產生同樣的亂數:
# import random module
import random

# random seed
for i in range(5):
random.seed(1)
rand_int = random.randint(1, 10)
print(f"loop {i}: {rand_int}")
執行結果:
loop 0: 3
loop 1: 3
loop 2: 3
loop 3: 3
loop 4: 3
以下範例則是random.getstate()與setstate()的用法,
# save current state of the generator
rand_state = random.getstate()

# generate random integer
rand_int = random.randint(1, 10)
print(f"Generate a random integer: {rand_int}")

# generate another random integer
rand_int = random.randint(1, 10)
print(f"Generate another random integer: {rand_int}")

# generate random integer after restoring random state
random.setstate(rand_state)
rand_int = random.randint(1, 10)
print(f"Generate a random integer after restoring state: {rand_int}")
執行結果:
Generate a random integer: 10
Generate another random integer: 2
Generate a random integer after restoring state: 10

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當我們需要在程式中模擬或實作一些隨機發生的事件,例如模擬猜拳、丟骰子的結果,便需要程式可以根據開發者輸入的數值範圍、型態等,隨機產生一個結果,而Python的random()函數便是用於實現這個功能。
當我們需要重複一系列有規則的行為,例如從1加到100,或是取得物件裡面的每一個元素,例如將串列裡面的每個元素印出,重複地撰寫程式碼顯然不切實際,for迴圈便是可以讓程式對可迭代物件(iterable object)執行迭代(iteration)的工具。
前面提到變數為程式儲存資料的地方,一個變數可以儲存一個學生的成績、一個人的身高、或是一個人名等,但如果多人的資料要管理,為每個人設計一個變數顯然就有點不切實際,串列就是用來解決這樣的問題。
當我們的程式需要根據某些狀況做出判斷,例如某些條件成立的話,程式就對應做出某種行為,這時單純從頭執行到尾的程式便無法滿足我們的需求,因此便需引進流程控制的概念,也就是if敘述以及其相關的語法,來讓程式可以完成更複雜的工作。
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不間斷 Python 挑戰 Day 2 - 註解、變數與資料型態
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當我們需要重複一系列有規則的行為,例如從1加到100,或是取得物件裡面的每一個元素,例如將串列裡面的每個元素印出,重複地撰寫程式碼顯然不切實際,for迴圈便是可以讓程式對可迭代物件(iterable object)執行迭代(iteration)的工具。
前面提到變數為程式儲存資料的地方,一個變數可以儲存一個學生的成績、一個人的身高、或是一個人名等,但如果多人的資料要管理,為每個人設計一個變數顯然就有點不切實際,串列就是用來解決這樣的問題。
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