1. 随机数种子的概念 随机数种子是伪随机数生成器的起始值。伪随机数生成器通过特定的算法,根据这个起始值(种子)生成一系列看似随机的数字。如果多次使用相同的种子值,那么生成的随机数序列将会完全相同,这是因为伪随机数生成器是确定性的。 2. 如何设置随机数种子 在Python中,可以使用random.seed()函数来设置随机...
当再次声明相同的随机数种子时(第二次调用test_random_seed_in_std_lib函数,random.seed(seed)这一行),随机数将从“头”开始, 按相同的顺序生成随机数。这里的“头”,即是random.seed(seed)声明后,随机数函数的首次调用; 若指定不同的随机数种子(seed=99),无论任何随机数函数,生成的随机数将不同于,之前的...
np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 print(np.random.rand(5)) # "随机"生成5个数 print(np.random.rand(5)) # 再"随机"生成5个数 np.random.seed(0) for i in range(7): print(np.random.random()) # "随机"生成7个数 运行结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ...
importrandom# 设置随机数种子random.seed(42)# 生成10个随机数random_numbers=[random.randint(1,100)for_inrange(10)]print("生成的随机数:",random_numbers)# 再次设置相同的随机数种子random.seed(42)# 生成另一个随机数列表random_numbers_again=[random.randint(1,100)for_inrange(10)]print("再次生成...
random.seed(a=None, version=2) # 初始化伪随机数生成器。如果未提供a或者a=None,则使用系统时间为种子。如果a是一个整数,则作为种子。 random.getstate() # 返回一个当前生成器的内部状态的对象 random.setstate(state) # 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象,使得生成器恢复到这个状态。
所以,random库给我们提供了种子函数:random.seed()。种子会控制由公式生成的第一个值,由于公式是确定的,所以每次只要种子相同,随机数每次生成的序列值就相同。 importrandom random.seed(1)# 随机生成浮点数print("%04.2f"% random.random())# 随机生成浮点数print("%04.2f"% random.uniform(100,200))# 随机...
然而,有时我们希望在多次运行代码时得到相同的结果,这就需要设置随机种子(Random Seed)。随机种子是一个起始值,它决定了随机数生成器的内部状态,从而决定了接下来生成的随机数序列。 Python中的随机性 Python的random模块提供了多种生成随机数的函数,如random.randint(), random.random(), random.choice()等。这些...
1、random.seed()可以给随机数设置种子,使用相同的种子会生成相同的随机值。 2、使用两个种子,一个0,一个1。相同体现在随机数与种子的距离,与相同种子距离相同的随机数相同。 实例 代码语言:javascript 复制 importrandom random.seed(0)print("Random number 1 : ",random.random())random.seed(1)print("Ran...
设置随机种子 在Python中,我们可以使用random.seed()函数设置随机种子。这个函数接受一个整数作为参数,用来确定伪随机数生成算法的起始点。当使用相同的种子时,每次运行程序都会生成相同的随机数序列。 下面是一个示例代码,演示如何设置全局的随机种子: importrandom# 设置随机种子为42random.seed(42)# 生成随机数num1...
random.randint(0,99)#返回0~99之间的整数 randrange函数,randrange(0,101,2)可以用来选曲0~100之间的偶数 2、random.seed(int) 给随机数对象一个种子值,用于产生随机序列。 对于同一个种子值的输入,之后产生的随机数序列也一样。 通常是把时间秒数等变化值作为种子值,达到每次运行产生的随机系列都不一样 ...