# `random` — Generate pseudo-random numbers

Código fuente: Lib/random.py

Este módulo implementa generadores de números pseudoaleatorios para varias distribuciones.

Para los enteros, existe una selección uniforme dentro de un rango. Para las secuencias, existe una selección uniforme de un elemento aleatorio, una función para generar una permutación aleatoria de una lista in-situ y una función para el muestreo aleatorio sin reemplazo.

Para números reales, existen funciones para calcular distribuciones uniformes, normales (Gaussianas), log-normales, exponenciales negativas, gamma y beta. Para generar distribuciones angulares está disponible la distribución de von Mises.

Almost all module functions depend on the basic function `random()`, which generates a random float uniformly in the half-open range `0.0 <= X < 1.0`. Python uses the Mersenne Twister as the core generator. It produces 53-bit precision floats and has a period of 2**19937-1. The underlying implementation in C is both fast and threadsafe. The Mersenne Twister is one of the most extensively tested random number generators in existence. However, being completely deterministic, it is not suitable for all purposes, and is completely unsuitable for cryptographic purposes.

Las funciones proporcionadas por este módulo en realidad son métodos enlazados a instancias ocultas a la clase `random.Random`. Puedes instanciar tus propias instancias de `Random` para obtener generadores que no compartan estado.

Class `Random` can also be subclassed if you want to use a different basic generator of your own devising: see the documentation on that class for more details.

El módulo `random` también proporciona la clase `SystemRandom`, la cuál usa la función del sistema `os.urandom()` para generar números aleatorios a partir de fuentes proporcionadas por el sistema operativo.

Advertencia

Los generadores pseudoaleatorios de este módulo no deben ser utilizados con fines de seguridad. Para usos de seguridad o criptográficos, consulta el módulo `secrets`.

Ver también

M. Matsumoto y T. Nishimura, «Mersenne Twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator», ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation Vol. 8, No. 1, January pp.3–30 1998.

Complementary-Multiply-with-Carry recipe for a compatible alternative random number generator with a long period and comparatively simple update operations.

## Funciones de contabilidad

random.seed(a=None, version=2)

  Inicializa el generador de números aleatorios.

  Si a es omitida o `None`, se utilizará la hora actual del sistema. Si las fuentes de aleatoriedad vienen del sistema operativo, éstas se usarán en vez de la hora del sistema (ver la función `os.urandom()` para detalles sobre su disponibilidad).

  Si a es un entero, se usará directamente.

  Con la versión 2 (la versión por defecto), un objeto `str`, `bytes`, o `bytearray` se convierte en `int` y se usarán todos sus bits.

  Con la versión 1 (proporcionada para reproducir secuencias aleatorias desde versiones anteriores de Python), el algoritmo para `str` y `bytes` genera un rango de semillas más estrecho.

  Distinto en la versión 3.2: El esquema que usa todos los bits en una semilla de tipo cadena, se ha movido a la versión 2.

  Distinto en la versión 3.11: The seed must be one of the following types: `None`, `int`, `float`, `str`, `bytes`, or `bytearray`.

random.getstate()

  Retorna un objeto capturando el estado interno del generador. Este objeto puede pasarse a `setstate()` para restaurar su estado.

random.setstate(state)

  El state debería haberse obtenido de una llamada previa a `getstate()`, y `setstate()` reestablece el estado interno del generador al que tenia cuando se llamó a la función `getstate()`.

## Funciones para los bytes

random.randbytes(n)

  Genera n bytes aleatorios.

  Este método no debe utilizarse para generar tokens de seguridad. Utilice `secrets.token_bytes()` en su lugar.

  Added in version 3.9.

## Funciones para enteros

random.randrange(stop)
random.randrange(start, stop[, step])

  Return a randomly selected element from `range(start, stop, step)`.

  This is roughly equivalent to `choice(range(start, stop, step))` but supports arbitrarily large ranges and is optimized for common cases.

  The positional argument pattern matches the `range()` function.

  Keyword arguments should not be used because they can be interpreted in unexpected ways. For example `randrange(start=100)` is interpreted as `randrange(0, 100, 1)`.

  Distinto en la versión 3.2: `randrange()` es más sofisticado produciendo valores igualmente distribuidos. Anteriormente utilizaba un estilo como `int(random()*n)` el cual puede producir distribuciones ligeramente desiguales.

  Distinto en la versión 3.12: Automatic conversion of non-integer types is no longer supported. Calls such as `randrange(10.0)` and `randrange(Fraction(10, 1))` now raise a `TypeError`.

random.randint(a, b)

  Retorna un entero aleatorio N tal que `a <= N <= b`. Alias de `randrange(a, b+1)`.

random.getrandbits(k)

  Returns a non-negative Python integer with k random bits. This method is supplied with the Mersenne Twister generator and some other generators may also provide it as an optional part of the API. When available, `getrandbits()` enables `randrange()` to handle arbitrarily large ranges.

  Distinto en la versión 3.9: Este método ahora acepta cero para k.

## Funciones para secuencias

random.choice(seq)

  Retorna un elemento aleatorio de una secuencia seq no vacía. Si seq está vacía, lanza `IndexError`.

random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

  Retorna una lista de elementos de tamaño k elegidos de la population con reemplazo. Si la population está vacía, lanza `IndexError`.

  Si se especifica una secuencia weights, las selecciones se realizan de acuerdo con las ponderaciones relativas. Alternativamente, si se da una secuencia cum_weights, las selecciones se harán según los pesos cumulativos (posiblemente se calculen usando `itertools.accumulate()`). Por ejemplo, los pesos relativos `[10, 5, 30, 5]` son equivalentes a los pesos cumulativos `[10, 15, 45, 50]`. Internamente, los pesos relativos se convierten en pesos cumulativos antes de hacer selecciones, por lo cual suplir los pesos cumulativos ahorra trabajo.

  Si ni weights ni cum_weights están especificadas, las selecciones se realizan con la misma probabilidad. Si se proporciona una secuencia de ponderaciones, debe tener la misma longitud que la secuencia population. Es un `TypeError` especificar ambas weights y cum_weights.

  Los weights o los cum_weights pueden utilizar cualquier tipo numérico que interactúe con los valores `float` retornados por `random()` (eso incluye enteros, flotantes y fracciones pero excluye decimales). Se asume que los pesos son no negativos y finitos. Se lanza un `ValueError` si todos los pesos son cero.

  For a given seed, the `choices()` function with equal weighting typically produces a different sequence than repeated calls to `choice()`. The algorithm used by `choices()` uses floating-point arithmetic for internal consistency and speed. The algorithm used by `choice()` defaults to integer arithmetic with repeated selections to avoid small biases from round-off error.

  Added in version 3.6.

  Distinto en la versión 3.9: Genera un `ValueError` si todos los pesos son cero.

random.shuffle(x)

  Mezcla la secuencia x in-situ.

  Para mezclar una secuencia inmutable y retornar una nueva lista mezclada, utilice `muestra(x, k=len(x))` en su lugar.

  Tenga en cuenta que incluso para pequeños `len(x)`, el número total de permutaciones de x puede crecer rápidamente más que el periodo de muchos generadores de números aleatorios. Esto implica que la mayoría de las permutaciones de una secuencia larga nunca se pueden generar. Por ejemplo, una secuencia de longitud 2080 es la más grande que cabe dentro del período del generador de números aleatorios de Mersenne Twister.

  Distinto en la versión 3.11: Removed the optional parameter random.

random.sample(population, k, *, counts=None)

  Return a k length list of unique elements chosen from the population sequence. Used for random sampling without replacement.

  Retorna una nueva lista que contiene elementos de la población sin modificar la población original. La lista resultante está en orden de selección de forma que todos los subsectores también son muestras aleatorias válidas. Esto permite que los ganadores de la rifa (la muestra) se dividan en primer premio y ganadores del segundo lugar (los subsectores).

  Los miembros de la población no tienen porqué ser hashable o únicos. Si la población incluye repeticiones, entonces cada ocurrencia es una posible selección en la muestra.

  Los elementos repetidos pueden especificarse de uno en uno o con el parámetro opcional counts, que es una palabra clave. Por ejemplo, `sample(['red', 'blue'], counts=[4, 2], k=5)` es equivalente a `sample(['red', 'red', 'red', 'red', 'blue', 'blue'], k=5)`.

  Para escoger una muestra de un rango de enteros, use un objeto `range()` como argumento. Esto es especialmente rápido y eficiente en espacio para el muestreo de poblaciones grandes: `sample(range(10000000), k=60)`.

  Si el tamaño de la muestra es mayor que el tamaño de la población, se lanzará un `ValueError`.

  Distinto en la versión 3.9: Se añadió el parámetro counts.

  Distinto en la versión 3.11: La población debe ser una secuencia. La conversión automática de sets a listas ya no es compatible.

## Discrete distributions

The following function generates a discrete distribution.

random.binomialvariate(n=1, p=0.5)

  Binomial distribution. Return the number of successes for n independent trials with the probability of success in each trial being p:

  Mathematically equivalent to:

      sum(random() < p for i in range(n))

  The number of trials n should be a non-negative integer. The probability of success p should be between `0.0 <= p <= 1.0`. The result is an integer in the range `0 <= X <= n`.

  Added in version 3.12.

## Distribuciones para los nombres reales

Las siguientes funciones generan distribuciones específicas para números reales. Los parámetros de la función reciben el nombre de las variables correspondientes en la ecuación de distribución, tal y como se utilizan en la práctica matemática común.; la mayoría de estas ecuaciones se pueden encontrar en cualquier texto estadístico.

random.random()

  Return the next random floating-point number in the range `0.0 <= X < 1.0`

random.uniform(a, b)

  Return a random floating-point number N such that `a <= N <= b` for `a <= b` and `b <= N <= a` for `b < a`.

  The end-point value `b` may or may not be included in the range depending on floating-point rounding in the expression `a + (b-a) * random()`.

random.triangular(low, high, mode)

  Return a random floating-point number N such that `low <= N <= high` and with the specified mode between those bounds. The low and high bounds default to zero and one. The mode argument defaults to the midpoint between the bounds, giving a symmetric distribution.

random.betavariate(alpha, beta)

  Distribución beta. Las condiciones de los parámetros son `alpha > 0` y `beta > 0`. Retorna valores dentro del rango entre 0 y 1.

random.expovariate(lambd=1.0)

  Distribución exponencial. lambd es 1.0 dividido entre la media deseada. Debe ser distinto a cero (El parámetro debería llamarse `lambda` pero esa es una palabra reservada en Python). Retorna valores dentro del rango de 0 a infinito positivo si lambd es positivo, y de infinito negativo a 0 si lambd es negativo.

  Distinto en la versión 3.12: Added the default value for `lambd`.

random.gammavariate(alpha, beta)

  Gamma distribution. (Not the gamma function!) The shape and scale parameters, alpha and beta, must have positive values. (Calling conventions vary and some sources define “beta” as the inverse of the scale).

  La función de distribución de la probabilidad es:

                x ** (alpha - 1) * math.exp(-x / beta)
      pdf(x) =  --------------------------------------
                  math.gamma(alpha) * beta ** alpha

random.gauss(mu=0.0, sigma=1.0)

  Normal distribution, also called the Gaussian distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation. This is slightly faster than the `normalvariate()` function defined below.

  Nota sobre el multithreading: Cuando dos hilos llaman a esta función simultáneamente, es posible que reciban el mismo valor de retorno. Esto se puede evitar de tres maneras. 1) Hacer que cada hilo utilice una instancia diferente del generador de números aleatorios. 2) Poner bloqueos alrededor de todas las llamadas. 3) Utilizar la función `normalvariate()`, más lenta pero segura para los hilos, en su lugar.

  Distinto en la versión 3.11: mu y sigma ahora tienen argumentos predeterminados.

random.lognormvariate(mu, sigma)

  Logaritmo de la distribución normal. Si se usa un logaritmo natural de esta distribución, se obtendrá una distribución normal con media mu y desviación estándar sigma. mu puede tener cualquier valor, y sigma debe ser mayor que cero.

random.normalvariate(mu=0.0, sigma=1.0)

  Distribución normal. mu es la media y sigma es la desviación estándar.

  Distinto en la versión 3.11: mu y sigma ahora tienen argumentos predeterminados.

random.vonmisesvariate(mu, kappa)

  mu es el ángulo medio, expresado en radiantes entre 0 y 2*pi, y kappa es el parámetro de concentración, que debe ser mayor o igual a cero. Si kappa es igual a cero, esta distribución se reduce a un ángulo aleatorio uniforme sobre el rango de 0 a 2*pi.

random.paretovariate(alpha)

  Distribución de Pareto. alpha es el parámetro de forma.

random.weibullvariate(alpha, beta)

  Distribución de Weibull. alpha es el parámetro de escala y beta es el parámetro de forma.

## Generador alternativo

class random.Random([seed])

  Esta clase implementa el generador de números pseudoaleatorios predeterminado que usa el módulo `random` .

  Distinto en la versión 3.11: Formerly the seed could be any hashable object. Now it is limited to: `None`, `int`, `float`, `str`, `bytes`, or `bytearray`.

  Subclasses of `Random` should override the following methods if they wish to make use of a different basic generator:

  seed(a=None, version=2)

    Override this method in subclasses to customise the `seed()` behaviour of `Random` instances.

  getstate()

    Override this method in subclasses to customise the `getstate()` behaviour of `Random` instances.

  setstate(state)

    Override this method in subclasses to customise the `setstate()` behaviour of `Random` instances.

  random()

    Override this method in subclasses to customise the `random()` behaviour of `Random` instances.

  Optionally, a custom generator subclass can also supply the following method:

  getrandbits(k)

    Override this method in subclasses to customise the `getrandbits()` behaviour of `Random` instances.

class random.SystemRandom([seed])

  Clase que utiliza la función `os.urandom()` para generar números aleatorios a partir de fuentes proporcionadas por el sistema operativo. No está disponible en todos los sistemas. No se basa en el estado del software y las secuencias no son reproducibles. En consecuencia, el método `seed()` no tiene efecto y es ignorado. Los métodos `getstate()` y `setstate()` lanzan `NotImplementedError` si se les llama.

## Notas sobre la Reproducibilidad

Sometimes it is useful to be able to reproduce the sequences given by a pseudo-random number generator. By reusing a seed value, the same sequence should be reproducible from run to run as long as multiple threads are not running.

Muchos de los algoritmos y de las funciones de generación de semillas del módulo aleatorio pueden cambiar entre versiones de Python, pero se garantiza que dos aspectos no cambien:

- Si se añade un nuevo método de generación de semilla, se ofrecerá un generador de semilla retrocompatible.

- El método generador `random()` continuará produciendo la misma secuencia cuando se le da la misma semilla al generador de semilla compatible.

## Ejemplos

Ejemplos básicos:

    >>> random()                          # Random float:  0.0 <= x < 1.0
    0.37444887175646646

    >>> uniform(2.5, 10.0)                # Random float:  2.5 <= x <= 10.0
    3.1800146073117523

    >>> expovariate(1 / 5)                # Interval between arrivals averaging 5 seconds
    5.148957571865031

    >>> randrange(10)                     # Integer from 0 to 9 inclusive
    7

    >>> randrange(0, 101, 2)              # Even integer from 0 to 100 inclusive
    26

    >>> choice(['win', 'lose', 'draw'])   # Single random element from a sequence
    'draw'

    >>> deck = 'ace two three four'.split()
    >>> shuffle(deck)                     # Shuffle a list
    >>> deck
    ['four', 'two', 'ace', 'three']

    >>> sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4) # Four samples without replacement
    [40, 10, 50, 30]

Simulaciones:

    >>> # Six roulette wheel spins (weighted sampling with replacement)
    >>> choices(['red', 'black', 'green'], [18, 18, 2], k=6)
    ['red', 'green', 'black', 'black', 'red', 'black']

    >>> # Deal 20 cards without replacement from a deck
    >>> # of 52 playing cards, and determine the proportion of cards
    >>> # with a ten-value:  ten, jack, queen, or king.
    >>> deal = sample(['tens', 'low cards'], counts=[16, 36], k=20)
    >>> deal.count('tens') / 20
    0.15

    >>> # Estimate the probability of getting 5 or more heads from 7 spins
    >>> # of a biased coin that settles on heads 60% of the time.
    >>> sum(binomialvariate(n=7, p=0.6) >= 5 for i in range(10_000)) / 10_000
    0.4169

    >>> # Probability of the median of 5 samples being in middle two quartiles
    >>> def trial():
    ...     return 2_500 <= sorted(choices(range(10_000), k=5))[2] < 7_500
    ...
    >>> sum(trial() for i in range(10_000)) / 10_000
    0.7958

Ejemplo de statistical bootstrapping utilizando el remuestreo con reemplazo para estimar un intervalo de confianza para la media de una muestra:

    # https://www.thoughtco.com/example-of-bootstrapping-3126155
    from statistics import fmean as mean
    from random import choices

    data = [41, 50, 29, 37, 81, 30, 73, 63, 20, 35, 68, 22, 60, 31, 95]
    means = sorted(mean(choices(data, k=len(data))) for i in range(100))
    print(f'The sample mean of {mean(data):.1f} has a 90% confidence '
          f'interval from {means[5]:.1f} to {means[94]:.1f}')

Ejemplo de un test de permutación en remuestreo (en) para determinar la significación estadística o p-valor de una diferencia observada entre los efectos de un fármaco y un placebo:

    # Example from "Statistics is Easy" by Dennis Shasha and Manda Wilson
    from statistics import fmean as mean
    from random import shuffle

    drug = [54, 73, 53, 70, 73, 68, 52, 65, 65]
    placebo = [54, 51, 58, 44, 55, 52, 42, 47, 58, 46]
    observed_diff = mean(drug) - mean(placebo)

    n = 10_000
    count = 0
    combined = drug + placebo
    for i in range(n):
        shuffle(combined)
        new_diff = mean(combined[:len(drug)]) - mean(combined[len(drug):])
        count += (new_diff >= observed_diff)

    print(f'{n} label reshufflings produced only {count} instances with a difference')
    print(f'at least as extreme as the observed difference of {observed_diff:.1f}.')
    print(f'The one-sided p-value of {count / n:.4f} leads us to reject the null')
    print(f'hypothesis that there is no difference between the drug and the placebo.')

Simulación de tiempos de llegada y entrega de servicios para una cola de múltiples servidores:

    from heapq import heapify, heapreplace
    from random import expovariate, gauss
    from statistics import mean, quantiles

    average_arrival_interval = 5.6
    average_service_time = 15.0
    stdev_service_time = 3.5
    num_servers = 3

    waits = []
    arrival_time = 0.0
    servers = [0.0] * num_servers  # time when each server becomes available
    heapify(servers)
    for i in range(1_000_000):
        arrival_time += expovariate(1.0 / average_arrival_interval)
        next_server_available = servers[0]
        wait = max(0.0, next_server_available - arrival_time)
        waits.append(wait)
        service_duration = max(0.0, gauss(average_service_time, stdev_service_time))
        service_completed = arrival_time + wait + service_duration
        heapreplace(servers, service_completed)

    print(f'Mean wait: {mean(waits):.1f}   Max wait: {max(waits):.1f}')
    print('Quartiles:', [round(q, 1) for q in quantiles(waits)])

Ver también

*Statistics for Hackers* un video tutorial de Jake Vanderplas sobre análisis estadístico usando sólo algunos conceptos fundamentales incluyendo simulación, muestreo, baraja y validación cruzada.

Economics Simulation a simulation of a marketplace by Peter Norvig that shows effective use of many of the tools and distributions provided by this module (gauss, uniform, sample, betavariate, choice, triangular, and randrange).

A Concrete Introduction to Probability (using Python) a tutorial by Peter Norvig covering the basics of probability theory, how to write simulations, and how to perform data analysis using Python.

## Recetas

Estas recetas muestran cómo hacer de manera eficiente selecciones aleatorias de los iteradores combinatorios en el módulo `itertools`:

    def random_product(*args, repeat=1):
        "Random selection from itertools.product(*args, **kwds)"
        pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat
        return tuple(map(random.choice, pools))

    def random_permutation(iterable, r=None):
        "Random selection from itertools.permutations(iterable, r)"
        pool = tuple(iterable)
        r = len(pool) if r is None else r
        return tuple(random.sample(pool, r))

    def random_combination(iterable, r):
        "Random selection from itertools.combinations(iterable, r)"
        pool = tuple(iterable)
        n = len(pool)
        indices = sorted(random.sample(range(n), r))
        return tuple(pool[i] for i in indices)

    def random_combination_with_replacement(iterable, r):
        "Choose r elements with replacement.  Order the result to match the iterable."
        # Result will be in set(itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)).
        pool = tuple(iterable)
        n = len(pool)
        indices = sorted(random.choices(range(n), k=r))
        return tuple(pool[i] for i in indices)

La función `random()` por defecto devuelve múltiplos de 2⁻⁵³ en el rango 0.0 ≤ x < 1.0. Todos estos números están espaciados uniformemente y son representables exactamente como flotantes de Python. Sin embargo, muchos otros flotadores representables en ese intervalo no son selecciones posibles. Por ejemplo, `0.05954861408025609` no es un múltiplo entero de 2⁻⁵³.

La siguiente receta adopta un enfoque diferente. Todos los flotantes en el intervalo son selecciones posibles. La mantisa proviene de una distribución uniforme de enteros en el rango 2⁵² ≤ mantisa < 2⁵³. El exponente proviene de una distribución geométrica en la que los exponentes menores de -53 ocurren con la mitad de frecuencia que el siguiente exponente mayor.

    from random import Random
    from math import ldexp

    class FullRandom(Random):

        def random(self):
            mantissa = 0x10_0000_0000_0000 | self.getrandbits(52)
            exponent = -53
            x = 0
            while not x:
                x = self.getrandbits(32)
                exponent += x.bit_length() - 32
            return ldexp(mantissa, exponent)

Todas las distribuciones de valor real de la clase utilizarán el nuevo método:

    >>> fr = FullRandom()
    >>> fr.random()
    0.05954861408025609
    >>> fr.expovariate(0.25)
    8.87925541791544

La receta es conceptualmente equivalente a un algoritmo que elige entre todos los múltiplos de 2⁻¹⁰⁷⁴ en el rango 0,0 ≤ x < 1,0. Todos esos números son uniformes, pero la mayoría tienen que ser redondeados al flotante de Python representable más cercano. (El valor 2⁻¹⁰⁷⁴ es el menor flotante positivo no normalizado y es igual a `math.ulp(0.0)`.)

Ver también

Generating Pseudo-random Floating-Point Values un artículo de Allen B. Downey en el que se describen formas de generar flotantes más refinados que los generados normalmente por `random()`.