如何从列表中随机选择一个项目？

痛定思痛。 2024-03-30 17:21 116阅读 0赞

## 问： ##

如何从以下列表中随机检索项目？

foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

## 答1: ##

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使用 random.choice()：

import random
    
    foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    print(random.choice(foo))

对于 cryptographically secure 随机选择（例如，从单词列表生成密码），使用 secrets.choice()：

import secrets
    
    foo = ['battery', 'correct', 'horse', 'staple']
    print(secrets.choice(foo))

secrets 是 Python 3.6 中的新增内容。在旧版本的 Python 上，您可以使用 random.SystemRandom 类：

import random
    
    secure_random = random.SystemRandom()
    print(secure_random.choice(foo))

`连续两次调用 random.choice(foo) 会返回两个不同的结果吗？`

`@EduardoPignatelli 每个选择都是随机的，因此它可以返回两个不同的结果，但取决于起始种子，不能保证。如果要从列表 lst 中选择 n 个不同的随机元素，请使用 random.sample(lst, n)`

`在相关说明中，Standard pseudo-random generators are not suitable for security/cryptographic purposes. ref`

## 答2: ##

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如果您想从列表中随机选择多个项目，或者从一组中选择一个项目，我建议您改用 random.sample。

import random
    group_of_items = {
        'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}  # a sequence or set will work here.
    num_to_select = 2                           # set the number to select here.
    list_of_random_items = random.sample(group_of_items, num_to_select)
    first_random_item = list_of_random_items[0]
    second_random_item = list_of_random_items[1]

但是，如果您只是从列表中提取单个项目，那么选择就不那么笨拙了，因为使用示例的语法是 random.sample(some\_list, 1)\[0\] 而不是 random.choice(some\_list)。

不幸的是，选择仅适用于序列的单个输出（例如列表或元组）。虽然 random.choice(tuple(some\_set)) 可能是从集合中获取单个项目的选项。

编辑：使用秘密

正如许多人指出的那样，如果您需要更安全的伪随机样本，您应该使用 secrets 模块：

import secrets                              # imports secure module.
    secure_random = secrets.SystemRandom()      # creates a secure random object.
    group_of_items = {
        'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}  # a sequence or set will work here.
    num_to_select = 2                           # set the number to select here.
    list_of_random_items = secure_random.sample(group_of_items, num_to_select)
    first_random_item = list_of_random_items[0]
    second_random_item = list_of_random_items[1]

编辑：Pythonic One-Liner

如果你想要一个更 Pythonic 的单行来选择多个项目，你可以使用 unpacking。

import random
    first_random_item, second_random_item = random.sample({
        'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}, 2)

`BTW secrets 模块在版本 3.6 python.org/dev/peps/pep-0506 中添加到 Python 标准库`

## 答3: ##

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如果您还需要索引，请使用 random.randrange

from random import randrange
    random_index = randrange(len(foo))
    print(foo[random_index])

## 答4: ##

> 与HuntsBot一起，探索全球自由职业机会–huntsbot.com

从 Python 3.6 开始，您可以使用 secrets 模块，它比 random 模块更适合用于加密或安全用途。

要打印列表中的随机元素：

import secrets
    foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    print(secrets.choice(foo))

要打印随机索引：

print(secrets.randbelow(len(foo)))

有关详细信息，请参阅PEP 506。

## 答5: ##

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我提出了一个脚本，用于从列表中删除随机选取的项目，直到它为空：

维护一个 set 并删除随机选取的元素（使用 choice），直到列表为空。

s=set(range(1,6))
    import random
    
    while len(s)>0:
      s.remove(random.choice(list(s)))
      print(s)

三个运行给出三个不同的答案：

>>> 
    set([1, 3, 4, 5])
    set([3, 4, 5])
    set([3, 4])
    set([4])
    set([])
    >>> 
    set([1, 2, 3, 5])
    set([2, 3, 5])
    set([2, 3])
    set([2])
    set([])
    
    >>> 
    set([1, 2, 3, 5])
    set([1, 2, 3])
    set([1, 2])
    set([1])
    set([])

`或者您可以只random.shuffle list 一次，然后对其进行迭代或弹出它以产生结果。要么会导致完全足够的“随机选择不重复”流，只是会在开始时引入随机性。`

`从理论上讲，您可以使用集合的 pop() 方法从集合中删除任意元素并将其返回，但它可能不够随机。`

## 答6: ##

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foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    number_of_samples = 1

在 Python 2 中：

random_items = random.sample(population=foo, k=number_of_samples)

在 Python 3 中：

random_items = random.choices(population=foo, k=number_of_samples)

`请注意，random.choices 是有替换的，而 random.sample 是没有替换的。`

`另请注意，从 3.6 及更高版本开始提供 random.choices，而不是之前！`

## 答7: ##

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NumPy 解决方案：numpy.random.choice

对于这个问题，它与接受的答案（import random; random.choice()）相同，但我添加它是因为程序员可能已经导入了 NumPy（像我一样）

还有 some differences between the two methods 可能与您的实际用例有关。

import numpy as np
    np.random.choice(foo) # randomly selects a single item

为了重现性，您可以执行以下操作：

np.random.seed(123)
    np.random.choice(foo) # first call will always return 'c'

对于一个或多个项目的样本，以 array 形式返回，传递 size 参数：

np.random.choice(foo, 5)          # sample with replacement (default)
    np.random.choice(foo, 5, False)   # sample without replacement

`请注意，这不应用于加密目的，请参阅其他答案中的 secrets 模块，例如 Pēteris Caune 的答案！以及 numpy.random.choice 文档的有效链接：numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/…`

## 答8: ##

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如果您需要索引，只需使用：

import random
    foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    print int(random.random() * len(foo))
    print foo[int(random.random() * len(foo))]

random.choice 也一样：）

`@tc。实际上，它的作用基本相同。 random.choice(self, seq) 的实现是 return seq[int(self.random() * len(seq))]。`

`@wim 这有点令人失望，但 非常 令人失望的是这也是 randrange() 的定义，这意味着例如 random.SystemRandom().randrange(3<<51) 表现出明显的偏见。 叹息……`

`@kevinsa5 归根结底，这是因为 float （IEEE 双精度）只能在 [0,1) 中采用有限数量的值。 Random.random() 以传统方式生成其输出：在 [0, 2**53) 中选择一个随机整数并除以 2**53（53 是双精度数中的位数）。所以 random() 返回 2**53 个等概率双精度数，只有当 N 是 2 的幂时，您才能将其均匀地分成 N 个输出。对于小 N，偏差很小，但请参见 collections.Counter(random.SystemRandom().randrange(3<<51)%6 for i in range(100000)).most_common()。 （Java 的 Random.nextInt() 避免了这种偏见。）`

`@tc。我想任何小于 2**40（即 1099511627776）的东西都足够小，以至于偏差在实践中并不重要？这确实应该在文档中指出，因为如果有人不细致，他们可能不会期望他们的这部分代码会出现问题。`

`@tc.：实际上，random 使用 getrandbits 来获得足够数量的位来为更大的 randrange 生成结果（random.choice 也在使用它）。在 2.7 和 3.5 上都是如此。它仅在 getrandbits 不可用时使用 self.random() * len(seq)。它没有做你认为的愚蠢的事情。`

## 答9: ##

> 打造属于自己的副业，开启自由职业之旅，从huntsbot.com开始!

如何从列表中随机选择一个项目？假设我有以下列表： foo = \[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’\] 从该列表中随机检索项目的最简单方法是什么？

如果您希望 close 到 真正随机，那么我建议使用标准库中的 secrets.choice（Python 3.6 中的新功能。）：

>>> from secrets import choice         # Python 3 only
    >>> choice(list('abcde'))
    'c'

以上内容等同于我之前的建议，使用 random 模块中的 SystemRandom 对象和 choice 方法 - 在 Python 2 的早期版本中可用：

>>> import random                      # Python 2 compatible
    >>> sr = random.SystemRandom()
    >>> foo = list('abcde')
    >>> foo
    ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

现在：

>>> sr.choice(foo)
    'd'
    >>> sr.choice(foo)
    'e'
    >>> sr.choice(foo)
    'a'
    >>> sr.choice(foo)
    'b'
    >>> sr.choice(foo)
    'a'
    >>> sr.choice(foo)
    'c'
    >>> sr.choice(foo)
    'c'

如果您想要确定性伪随机选择，请使用 choice 函数（它实际上是 Random 对象上的绑定方法）：

>>> random.choice
    >

看起来是随机的，但实际上并非如此，如果我们反复重新播种，我们可以看到：

>>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
    ('d', 'a', 'b')
    >>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
    ('d', 'a', 'b')
    >>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
    ('d', 'a', 'b')
    >>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
    ('d', 'a', 'b')
    >>> random.seed(42); random.choice(foo), random.choice(foo), random.choice(foo)
    ('d', 'a', 'b')

一条评论：

这与 random.choice 是否真正随机无关。如果你修复了种子，你将获得可重复的结果——这就是种子的设计目的。您也可以将种子传递给 SystemRandom。 sr = random.SystemRandom(42)

嗯，是的，您可以将“种子”参数传递给它，但您会看到 SystemRandom object simply ignores it：

def seed(self, *args, **kwds):
        "Stub method.  Not used for a system random number generator."
        return None

`这只是迂腐，但秘密并不是真正随机的，它是加密安全的伪随机。`

## 答10: ##

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我通常使用随机模块来处理列表和随机化

import random
    foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    print(random.choice(foo))

## 答11: ##

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简而言之，使用 random.sample 方法

sample 方法返回一个新列表，其中包含来自总体的元素，同时保持原始总体不变。结果列表按选择顺序排列，因此所有子切片也将是有效的随机样本。

import random
    lst = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    random.seed(0)  # remove this line, if you want different results for each run
    rand_lst = random.sample(lst,3)  # 3 is the number of sample you want to retrieve
    print(rand_lst)
    
    Output:['d', 'e', 'a']

这是一个运行代码https://onecompiler.com/python/3xem5jjvz

`不适合我AttributeError: 'module' object has no attribute 'seed'`

`这是一个在线教程（使用 Python3）显示带有种子作品的代码 onecompiler.com/python/3xem5jjvz 。`

原文链接：[https://www.huntsbot.com/qa/A805/how-can-i-randomly-select-an-item-from-a-list?lang=zh\_CN&from=csdn][https_www.huntsbot.com_qa_A805_how-can-i-randomly-select-an-item-from-a-list_lang_zh_CN_from_csdn]

> HuntsBot周刊–不定时分享成功产品案例，学习他们如何成功建立自己的副业–huntsbot.com

[https_www.huntsbot.com_qa_A805_how-can-i-randomly-select-an-item-from-a-list_lang_zh_CN_from_csdn]: https://www.huntsbot.com/qa/A805/how-can-i-randomly-select-an-item-from-a-list?lang=zh_CN&from=csdn