2、np.random.RandomState(argument) 作用:和np.random.seed()同样的作用,是一个伪随机数生成器。 但是np.random.seed()不是线程安全的,如果程序中有多个线程最好使用np.random.RandomState()实例对象来创建或者使用np.random.seed()来设置相同的随机数种子。 >>>RandomState = np.random.RandomState(3) >>>Ran...
使用random.seed()函数时,你可以传递一个数字作为参数。 import random random.seed(10) # 设定种子值为10 print(random.random()) # 输出第一个随机数 print(random.random()) # 输出第二个随机数 如果你在程序的另一部分或者在另一次运行中使用相同的种子值,你会发现,random.random()会生成相同的数值序列。
print(random.randint(1, 10)) # 由于种子相同,所以接下来的随机数也将是可预测的 在上述代码中,我们首先导入了random模块,然后使用random.seed(42)设置了随机种子为42。接下来,我们两次调用random.randint(1, 10),由于种子相同,这两次调用将生成相同的随机数。 注意事项 设置随机种子后,所有后续的随机数生成都...
np.random.seed(1)L1=np.random.randn(3,3)L2=np.random.randn(3,3)# 这已经不是在设置的np.random.seed(1)下生成的随机数了,而是在默认的random下随机生成。print(L1)print(L2)# 结果[[1.62434536-0.61175641-0.52817175][-1.072968620.86540763-2.3015387][1.74481176-0.76120690.3190391]][[-0.249370381.4...
1.1随机数种子的作用随机数种子(randomseed)在伪随机数生成器中用于生成伪随机数的初始数值。对于一个伪随机数生成器,从相同的随机数种子出发,可以得到相同的随机数序列。随机数种子通常由当前计算机状态确定,如当前的时间。 1.2随机数种子的使用我们首先导入random函数,并用random.randint()得到一个一定范围的随机数。
python中random.seed的用法在Python的random模块中,`random.seed()`函数用于设置随机数生成器的种子。种子是一个用于初始化随机数生成器的整数值,它决定了生成随机数的顺序。通过设置相同的种子,可以在每次运行程序时获得相同的随机数序列。 `random.seed()`函数可以接受一个可选参数,该参数可以是任何整数或None。
【python】random.seed()用法详解 描述 初始化随机数生成器。 语法 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.pyimportrandom random.seed(0)print(random.random())# 返回从区间[0.0, 1.0)随机抽取的浮点数...
random.seed(123)print(random.random()) 1. 2. 3. 4. 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。
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...
random.seed(10)print(random.randint(1,100))# 输出固定为 74 1. 2. 3. 4. 上面的代码中,我们设置了随机种子为10,并使用randint()函数生成一个1到100之间的随机数。无论运行多少次,输出的随机数都是74。 生成随机数序列 除了生成单个随机数,我们还可以生成随机数序列。下面是一个例子: ...