我有一個(gè)起始坐標(biāo)（x1，y1）和一個(gè)結(jié)束坐標(biāo)（x2，y2）。我想在開始和結(jié)束坐標(biāo)之間生成“n”個(gè)隨機(jī)點(diǎn)，沒有任何重復(fù)。如何用 python 做到這一點(diǎn)？我知道一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是生成“n”個(gè) x 值和“n”個(gè) y 值。所以我們得到 n*n 對(duì)，我在其中選擇“n”，沒有重復(fù)。這樣我可能無法獲得隨機(jī)點(diǎn)的均勻分布。還有其他方法可以做到這一點(diǎn)嗎？編輯：我需要由起始坐標(biāo)和結(jié)束坐標(biāo)作為對(duì)角形成的矩形中的浮點(diǎn)坐標(biāo)。
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回首憶惘然
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長(zhǎng)話短說：
from random import uniform
def gen_coords(x1, y1, x2, y2, n):
result = set()
# loops for each addition, avoiding duplicates
while len(result) < n:
result.add((uniform(x1, x2), uniform(y1, y2)))
return result
可以說，實(shí)際上：
from random import uniform
def gen_coords(x1, y1, x2, y2, n):
return [(uniform(x1, x2), uniform(y1, y2)) for _ in range(n)]
考慮到碰撞的可能性很小。
假設(shè)“起始坐標(biāo)和終止坐標(biāo)之間”是指在笛卡爾坐標(biāo)系（即平面、2D）中這兩個(gè)角之間的矩形截面中。
并假設(shè)充分實(shí)現(xiàn)“均勻分布”，忽略浮點(diǎn)值的非均勻分布。（即，在任何相等長(zhǎng)度的間隔上，浮點(diǎn)值的數(shù)量不是完全相同，也不是連續(xù)體中浮點(diǎn)值之間的恒定距離）
基本上有三種方法可以確保隨機(jī)生成的點(diǎn)不重復(fù)：
從可能值的集合中選擇它們，刪除每個(gè)選擇以避免再次選擇；
在允許的空間內(nèi)生成值，將每個(gè)選擇與之前的選擇進(jìn)行檢查，以避免添加重復(fù)項(xiàng)（并重新選擇值，直到生成新值）；
生成值并添加到集合中，直到達(dá)到所需的集合大小，生成后刪除重復(fù)項(xiàng)（如果有）并重復(fù)該過程直至完成。
如果從中選取值的空間大小與目標(biāo)集大小相似，第一個(gè)選項(xiàng)可能是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。然而，當(dāng)在某些空間中選取具有隨機(jī)浮點(diǎn)坐標(biāo)的點(diǎn)時(shí)，這種情況不太可能發(fā)生。
第二種選擇是最直接的，但如果目標(biāo)集大小很大，則計(jì)算成本可能會(huì)很高，因?yàn)槊總€(gè)新選擇都會(huì)導(dǎo)致更多比較。
第三種選擇涉及更多一些，但在候選目標(biāo)集完成之前避免進(jìn)行比較，如果沖突的可能性很小，這當(dāng)然是最佳選擇。
作為第二個(gè)選擇的變體，您可以選擇一個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，完全避免添加重復(fù)項(xiàng)，依靠語言/解釋器比用該語言編寫的任何算法更有效地執(zhí)行檢查。
在Python中，這意味著使用 aset而不是 a list，這是實(shí)現(xiàn)結(jié)果的最快方法，并且可能是您在第三個(gè)選項(xiàng)中檢查重復(fù)項(xiàng)的方法 - 所以您也可以立即使用它并使用第二個(gè)選項(xiàng)的變體。
請(qǐng)注意，如果您嘗試在選擇函數(shù)的范圍內(nèi)創(chuàng)建大于選擇函數(shù)域的集合，則第二個(gè)和第三個(gè)選項(xiàng)都有一個(gè)重大缺陷。但對(duì)于給定的問題，除了非常大的“n”之外，這是不可能的。
解決方案（將第二個(gè)選項(xiàng)與第三個(gè)選項(xiàng)進(jìn)行比較）：
from random import uniform
from timeit import timeit
def pick_coords_restricted(x1, y1, x2, y2, n):
result = set()
# loops for each addition, avoiding duplicates
while len(result) < n:
result.add((uniform(x1, x2), uniform(y1, y2)))
return result
def pick_coords_checked(x1, y1, x2, y2, n):
result = []
# loops once for attempt, checking after each iteration
while len(set(result)) < n:
if len(result) > 0:
result = list(set(result))
result += [(uniform(x1, x2), uniform(y1, y2)) for _ in range(n - len(result))]
else:
result = [(uniform(x1, x2), uniform(y1, y2)) for _ in range(n)]
return result
print(timeit(lambda: pick_coords_restricted(0, 0, 1, 1, 1000), number=10000))
print(timeit(lambda: pick_coords_checked(0, 0, 1, 1, 1000), number=10000))
結(jié)果（在我的硬件上）：
4.3799341
3.9363368000000003
我得到了一致的、但稍微更好的函數(shù)結(jié)果pick_coords_checked——我贊成第一個(gè)實(shí)現(xiàn)的清晰度。
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