1. 导入random模块 首先,我们需要导入Python的random模块。这个模块提供了生成随机数的功能。 importrandom 1. 2. 获取当前的随机种子 在Python中,我们可以使用random.seed()函数来获取当前的随机种子。随机种子是一个整数,它用于初始化随机数生成器的状态。如果不设置随机种子,random模块会使用系统时间作为默认的种子。
1.seed([]):改变随机数生成器的种子seed 1 #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。。 2 random.seed() 3 print ("使用默认种子生成随机数:", random.random())#变化 4 random.seed(10) 5 print ("使用整数种子生成随机数:", random.random())#不变 6 random...
random.seed(456)print(random.randint(1, 10)) # 输出：5 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...
2.1、seed() 初始化给定的随机数种子,默认为系统的时间,通俗记忆:为了确保两次试验产生的随机数一致,如下: 如图所示,有了random.seed(),每次生成的随机数一致。 2.2、生成浮点数 .random() 生成[0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数 import random random.random() .uniform(a,b) 生成[a,b]之间的随机小数...
importnumpyasnpdefsetup_seed(seed):np.random.seed(seed)defrandom_func_a():# return a random arrayreturnnp.random.rand(10)defrandom_func_b():# get a random index between 0-9returnnp.random.randint(0,10)defrandom_func_c(arr):# randomly choose a val from an arrayreturnnp.random.choice...
random.seed(a=None, version=2) 参数 a– 生成随机数的种子,可以设置为一个整数(int)。 返回 没有返回值。 示例 设置随机种子 # test.py import random random.seed(0) print(random.random()) # 返回从区间[0.0, 1.0)随机抽取的浮点数 每次运行test.py的输出结果都是一样: 0.8444218515250481 没有...
在了解random库的函数前,最好先对随机种子的概念有一定的认识。 随机种子(Random Seed)是计算机专业术语,一种以随机数作为对象的以真随机数(种子)为初始条件的随机数。一般计算机的随机数都是伪随机数,以一个真随机数(种子)作为初始条件,然后用一定的算法不停迭代产生随机数。 摘自百度百科-随机种子 而random库中...
在TensorFlow中,我们可以使用tf.random.set_seed()函数来设置随机种子。例如: import tensorflow as tf tf.random.set_seed(42) 这将设置随机种子为42。请注意,这种方法只会影响TensorFlow中的随机过程,而不会影响Python标准库或PyTorch中的随机过程。为什么我们需要设置随机种子?设置随机种子的主要原因是为了确保实验...
random.seed(1)作用:使得随机数据可预测,即只要seed的值一样,后续生成的随机数都一样。当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数
随机种子(Random Seed)是计算机专业术语,一种以随机数作为对象的以真随机数(种子)为初始条件的随机数。一般计算机的随机数都是伪随机数,以一个真随机数(种子)作为初始条件,然后用一定的算法不停迭代产生随机数。 2.python3 seed()函数 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...