random.seed(42) events = [random.choice(['event1', 'event2', 'event3']) for _ in range(10)] 在上述代码中,我们生成了10个随机事件。通过设置种子,我们可以确保每次生成的事件序列是一致的。 四、RANDOM.SEED()的注意事项 尽管random.seed()非常有用,但在使用时需要注意以
importnumpyasnp num=0np.random.seed(0)while(num<5):print(np.random.rand(1,5))num+=1print('---') 看到,结果就不一样了,但是初始化第一行的结果还是一样的,这说明初始值一样 ,而且你会发现,无论你运行多少遍,有了随机种子,运行的结果都是一样的 但我们不需要随机种子的时候,把随机种子的赋值注...
import random # print(help(random)) def test_random_seed_in_std_lib(seed=0, cnt=3): random.seed(seed) print("test seed: ", seed) for _ in range(cnt): print(random.random()) print(random.randint(0,100)) print(random.uniform(1, 10)) ...
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。`seed()`函数在随机数生成中起到了重要的作用...
import random import time # 使用当前时间的时间戳作为种子 seed = int(time.time()) random.seed(seed) # 现在你可以生成随机数了 print(random.random()) 然而,这种方法的一个潜在问题是,如果两次运行之间的时间非常接近(例如,在同一秒内),那么它们可能会得到相同的种子。
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] ) 1. 2. 3. 注意:seed(()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。
`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。如果没有传递任何参数,则默认使用当前时间作为种子。 以下是一些示例: ```python import random #设置随机数生成器的种子为10 random.seed(10) #生成一个随机数 print(random.random()) #生成另一个随机数 print(random.random()) ```...
2. 用法 np.random.seed(n)可以按照顺序产生一组固定的数组,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同;如果不设置这个值,那么每次生成的随机数不同。 注意:需要每次调用的时候都seed()一下,表示种子相同,从而生成的随机数相同。 例1:只调用一次seed(),两次产生的随机数不同。
2. random.seed()在Python中的用法介绍 random.seed()是Python中的一个函数,它用于初始化随机数生成器。通过传入一个种子值,可以确定随机数生成器的起始状态,从而获得可预测的随机数序列。这个种子值可以是任意整数,通常选择一些变化的值,比如当前时间戳,以确保每次生成的随机数序列都是唯一的。