Python五種“隨機抽獎”方法

牟曉東

“隨機抽獎”例題：假設要從10000個人中隨機抽取出10人作為“中獎者”，每人對應一個0-9999中的整數，要求使用Python編程按從小到大的順序輸出中獎者數字代號。類似的“隨機抽獎”程序一般均需要先導入random（隨機）模塊，然后借助其中的randint（）、shuffle（）和sample（）等函數進行隨機數的選取，最后使用列表或集合對數據進行存儲、排序和輸出。

法1：randint（）生成隨機整數后進行in成員運算判斷

首先，通過“import random”導入random模塊（下同）;接著，建立空列表“my_list1 = []”;建立while循環結構，判斷條件為“len（my_list1） <= 10”，即列表my_list1中元素的個數達到10為止（通過len（）檢測列表的長度）;在循環體中，第一條語句為“x = random.randint（0，9999）”，變量x取值為0-9999中的隨機某個整數（包括0和9999）;條件判斷語句“if x not in my_list1”的作用是，查看生成的隨機數x是否在列表my_list1中，防止多次生成的隨機數中有重復值出現;如果不重復，則使用append（）方法將x追加到列表my_list1中：“my_list1.append（x）”;當循環結束時，列表my_list1中就會保存有10個0-9999間的不重復數據。最后，通過sorted（）函數對列表my_list1進行默認參數排序（升序）：“my_list2 = sorted（my_list1）”，得到的列表my_list2就是從小到大順序中獎號碼，再使用print（）輸出結果即可。

運行程序，得到了10個“中獎”號碼（如圖1）。

法2：randint（）生成隨機整數后存入集合“去重”

與法1類似，只不過是使用集合而非列表來存儲生成的隨機數：“my_set = set（）”，建立一個空集合;接著，仍然是在while循環中，通過randint生成0-9999間的某隨機數，將它追加到集合my_set中。由于集合中的元素是不可能存在重復數據的，因此不必像法1中的列表元素進行in成員運算判斷，相當于直接進行了“去重”操作。循環結束后，仍然是使用sorted（）函數進行排序并保存至列表my_list中，進行print打印輸出（如圖2）。

法3：shuffle（）隨機排序后進行“切片”

首先建立列表my_list1，其值為“list（range（10000））”，通過list（）將0至9999共10000個數據保存至列表my_list1中;接著使用random中的shuffle（），將列表my_list1中的數據進行隨機排序：“random.shuffle（my_list1）”;然后對列表my_list1進行切片操作，任意截取出10個數據，比如“my_list1[：10]”是指從索引的第0個切至第9個（當然也可以使用“my_list2 = my_list1[99：109]”，意思是從第99個切至第109個），將它們存入列表my_list2中;仍然是使用sorted（）函數進行排序并保存至第3個列表my_list3中，進行print打印輸出（如圖3）。

法4：sample（）隨機多個“取樣”

Random中的sample（）功能是從序列中隨機多個“取樣”。首先建立列表my_list1，其值為從0-9999中隨機抽取10個不重復的數據：“my_list1 = random.sample（range（10000），10）”;然后就可以使用sorted（）函數進行排序，將結果保存至列表my_list2中，最后進行print打印輸出（如圖4）。

法5：numpy中的random.choice（）隨機項提取

numpy中有個random.choice（），可以隨機從指定列表中提取若干個元素。首先，通過“import numpy as np”導入numpy;接著建立列表my_list1，存儲的數據是0-9999共10000個數據：“my_list1 = list（range（10000））”;建立列表my_list2，值為從列表my_list1中隨機提取10個不重復的數據：“my_list2 = np.random.choice（my_list1，10，replace=False）”，其中的參數“replace=False”即為控制隨機數“不重復”。最后，使用sorted（）函數進行排序并保存至第3個列表my_list3中，進行print打印輸出即可（如圖5）。

小結：抽獎就是獲取不重復的隨機數的問題，要解決這個問題Python有多種函數和算法可以選擇，體會其中的區別后你可以合理運用在其他實際應用中。