print(random.randint(1, 10)) # 输出：2 print(random.randint(1, 10)) # 输出：9 ```在这个示例中，我们先使用`seed(123)`将种子设置为固定值`123`，然后生成三个随机整数。接着，我们使用`seed(456)`将种子设置为固定值`456`，再次生成三个随机整数。由于种子不同，所以生成的随机数序列也不同。
在上面的代码中,我们首先导入random模块,然后使用random.seed(123)设置random seed为123,最后调用random.random()生成一个随机数并打印出来。 random seed的使用示例 接下来,我们通过一个简单的示例来说明random seed的作用。 假设我们有一个函数generate_random_list(n),用于生成一个包含n个随机数的列表。我们希望在...
importrandomimportos# 使用系统随机数作为随机种子random.seed(os.urandom(4)) 1. 2. 3. 4. 5. 随机种子的状态转移图 下面是随机种子的状态转移图,描述了随机种子是如何影响随机数生成的过程。 SetSeedGenerateRandom [*]表示初始状态,程序开始时处于该状态。 SetSeed表示设置随机种子的状态。 GenerateRandom表示...
importrandomclassRandomNumberGenerator:""" 一个生成随机数的类。 """def__init__(self, seed=None):""" 初始化随机数生成器。 参数: seed (int, optional): 种子值。默认值为 None。 """self.random = random.Random(seed)defgenerate_integer(self, start, end):""" 生成一个指定范围内的随机整数。
首先导入库: 代码语言:javascript 复制 # 导入模块importrandomimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttorchimporttime 下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例): 代码语言:javascript ...
print(np.random.randn(1, 5)) else: print(np.random.randn(1, 5)) pass i += 1 i = 0 while(i<2): print(np.random.randn(1, 5)) i += 1 print(np.random.randn(2, 5)) np.random.seed(0) i = 0 while(i<8): print(np.random.randn(1, 5)) ...
1、random.seed() 2、numpy.random.seed() 3、numpy.random.RandomState() 本节介绍第一个random.seed() 1、随机种子是干什么的? 作用:让随机结果可重现。 比如:抽样时,保证不同次,抽样的数据是一样的。 2、随机种子是如何生效的? 2.1、如果不设置随机种子,每次的随机数都不同。
而Python中的np.random.seed()函数,正是用来设置这个初始种子值的。 一、np.random.seed()的作用 np.random.seed()函数是NumPy库中的一个函数,用于设置随机数生成器的种子。当我们为np.random.seed()提供一个固定的数值时,随机数生成器会从这个数值开始,生成一系列确定的随机数。这样,每次运行代码时,只要种子...
random.seed(1) print(myList[random.randint(1,2)]) 第二步:在运行上述代码之后,紧接着运行以下代码,以下代码的输出结果是? random.seed(1) print(myList[random.randint(1,2)],end="") random.seed(0) print(myList[random.randint(1,2)]) ...
Python seed() 函数 Python 数字 描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。 语法 以下是 seed() 方法的语法: import random random.seed ( [x] ) 我们调用 random.random() 生成随机数时,每一次生成的数都是随机的。