我有一個起始坐標（x1，y1）和一個結束坐標（x2，y2）。我想在開始和結束坐標之間生成“n”個隨機點，沒有任何重復。如何用 python 做到這一點？我知道一個簡單的方法是生成“n”個 x 值和“n”個 y 值。所以我們得到 n*n 對，我在其中選擇“n”，沒有重復。這樣我可能無法獲得隨機點的均勻分布。還有其他方法可以做到這一點嗎？編輯：我需要由起始坐標和結束坐標作為對角形成的矩形中的浮點坐標。
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回首憶惘然
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長話短說：
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“起始坐標和終止坐標之間”是指在笛卡爾坐標系（即平面、2D）中這兩個角之間的矩形截面中。
并假設充分實現“均勻分布”，忽略浮點值的非均勻分布。（即，在任何相等長度的間隔上，浮點值的數量不是完全相同，也不是連續體中浮點值之間的恒定距離）
基本上有三種方法可以確保隨機生成的點不重復：
從可能值的集合中選擇它們，刪除每個選擇以避免再次選擇；
在允許的空間內生成值，將每個選擇與之前的選擇進行檢查，以避免添加重復項（并重新選擇值，直到生成新值）；
生成值并添加到集合中，直到達到所需的集合大小，生成后刪除重復項（如果有）并重復該過程直至完成。
如果從中選取值的空間大小與目標集大小相似，第一個選項可能是一個不錯的選擇。然而，當在某些空間中選取具有隨機浮點坐標的點時，這種情況不太可能發生。
第二種選擇是最直接的，但如果目標集大小很大，則計算成本可能會很高，因為每個新選擇都會導致更多比較。
第三種選擇涉及更多一些，但在候選目標集完成之前避免進行比較，如果沖突的可能性很小，這當然是最佳選擇。
作為第二個選擇的變體，您可以選擇一個目標數據結構，完全避免添加重復項，依靠語言/解釋器比用該語言編寫的任何算法更有效地執行檢查。
在Python中，這意味著使用 aset而不是 a list，這是實現結果的最快方法，并且可能是您在第三個選項中檢查重復項的方法 - 所以您也可以立即使用它并使用第二個選項的變體。
請注意，如果您嘗試在選擇函數的范圍內創建大于選擇函數域的集合，則第二個和第三個選項都有一個重大缺陷。但對于給定的問題，除了非常大的“n”之外，這是不可能的。
解決方案（將第二個選項與第三個選項進行比較）：
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、但稍微更好的函數結果pick_coords_checked——我贊成第一個實現的清晰度。
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