在python中获取随机布尔值？

Question

我正在寻找最好的方法(快速和优雅)来获得python中的随机布尔值(翻转硬币).

目前我正在使用random.randint(0, 1)或random.getrandbits(1).

有没有更好的选择我不知道？

Answer 1

亚当的回答非常快,但我发现random.getrandbits(1)速度要快得多.如果你真的想要一个布尔而不是一个长

bool(random.getrandbits(1))

仍然是快的两倍 random.choice([True, False])

两种解决方案都需要 import random

如果最高速度不是优先考虑那么random.choice肯定会更好

$ python -m timeit -s "import random" "random.choice([True, False])"
1000000 loops, best of 3: 0.904 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "random.choice((True, False))" 
1000000 loops, best of 3: 0.846 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "random.getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.286 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "bool(random.getrandbits(1))"
1000000 loops, best of 3: 0.441 usec per loop
$ python -m timeit -s "import random" "not random.getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.308 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import getrandbits" "not getrandbits(1)"
1000000 loops, best of 3: 0.262 usec per loop  # not takes about 20us of this

在看到@ Pavel的回答后添加了这个

$ python -m timeit -s "from random import random" "random() < 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.115 usec per loop

Answer 2

random.choice([True, False])

也会有用.

Answer 3

找到一个更快的方法:

$ python -m timeit -s "from random import getrandbits" "not getrandbits(1)"
10000000 loops, best of 3: 0.222 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import random" "True if random() > 0.5 else False"
10000000 loops, best of 3: 0.0786 usec per loop
$ python -m timeit -s "from random import random" "random() > 0.5"
10000000 loops, best of 3: 0.0579 usec per loop

Answer 4

我喜欢

 np.random.rand() > .5

Answer 5

如果你想生成一些随机布尔值,你可以使用numpy的随机模块.从文档中

np.random.randint(2, size=10)

将在开放区间[0,2]中返回10个随机均匀整数.所述size关键字指定值以生成的数目.

Answer 6

你可以使用Faker库，它主要用于测试，但能够提供各种假数据。

安装： https: //pypi.org/project/Faker/

>>> from faker import Faker
>>> fake = Faker()
>>> fake.pybool()
True