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=100),无论任何随机数函数,生成的随机数将不同于,之前...
# 导入random模块importrandom# 设置随机种子random.seed(42)# 设置随机种子为42,可以替换成任意整数# 使用随机函数生成随机数random_number=random.randint(1,100)# 生成1到100之间的随机数print(random_number) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的代码中,我们首先导入了random模块,然后使用random.see...
random_string = ''.join(random.choice(letters) for _ in range(10)) print('随机字符串:', random_string) 6. 设置随机种子 使用seed(a)函数可以设置随机种子,以便每次生成相同的随机数序列: random.seed(42) print('设置随机种子后的随机整数:', random.randint(1, 10)) 示例:模拟掷骰子 下面是一个...
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将基于这个种子,直到你再次设置一个新的种子。 如果你在代码中多次设置随机种子,那么只有...
③导入:importrandom 一、基本随机数 Python中产生随机数使用随机数种子来产生【只要种子相同,产生的随机序列,无论是每一个数,还是数与数之间的关系都是确定的,所以随机数种子确定了随机序列的产生】 random.seed(a=None) 设置随机种子数,可以是浮点数或整数,如果不设置的话,则random库默认以系统时间产生当作随机数...
Python中random模块用来产生随机数，随机选择元素等相关的操作。随机种子 如果设定了相同的随机种子，则每次...
在Python中,您可以使用random模块中的seed函数来设置随机数种子。 import random random.seed(123) # 设置种子为123 # 生成随机数 print(random.random()) print(random.randint(1, 10)) print(random.choice(['apple', 'banana', 'cherry'])) 复制代码 在上面的示例中,我们使用random.seed(123)将随机数...
np.random.seed(1234)#设置随机种子为1234 2. 简单随机数 代码示例: (1) np.random.rand(2,3)#产生2行三列均匀分布随机数组Out[7]: array([[0.35369993, 0.0086019 , 0.52609906], [0.31978928, 0.27069309, 0.21930115]]) (2)In [8]: np.random.randn(3,3)#三行三列正态分布随机数据Out[8]: ...
这个例子中，首先使用random.seed()方法设置随机数种子为 123。然后使用random.randint()方法生成 5 个...