运行 importrandom random.seed(0)print("Random number 1 : ",random.random())random.seed(1)print("Random number 11 : ",random.random())# Random number1:0.8444218515250481# Random number11:0.13436424411240122# 生成同一个随机数 random.seed(0)print("Random number 2 : ",random.random())print("...
np.random.seed(42) df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=['A', 'B', 'C']) 在上述代码中,我们生成了一个包含随机数的数据框。通过设置种子,我们可以确保每次生成的数据框是一致的。 六、总结 在Python中,seed函数是一个强大而有用的工具,广泛应用于数据科学、机器学习、游戏开发等领域。
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...
print(np.random.rand()) # 示例输出:0.6394267985610321 print(np.random.randint(1, 10)) # 示例输出:4 与random模块类似,设置随机种子后,np.random.rand()和np.random.randint(1, 10)每次都会生成相同的输出。 注意事项 一旦设置了随机种子,直到你再次调用seed()函数设置一个新的种子或显式地重置(如果有提...
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...
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。
【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...
Python seed() 函数 Python 数字 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此函数。 语法 以下是 seed() 方法的语法: import random random.seed ( [x] ) 我们调用 random.random() 生成随机数时,每一次生成的数都是随机的。
random.seed(a=None, version=2)```a`是种子的值，默认为`None`，表示使用当前系统时间作为种子。`version`是一个整数，用于指定种子生成器的版本，默认为`2`。下面是`seed()`函数的一些常见用法：1. 设置种子为固定值 通过设置种子为固定值，可以得到相同的随机数序列。这在需要重现随机实验结果的情况下非常...