同样,你可以通过numpy.random.seed()来设置随机种子。 import numpy as np # 设置随机种子 np.random.seed(42) # 生成随机数 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(...
importrandom# 设置全局随机种子为42random.seed(42)# 在不同位置生成随机数num1=random.randint(1,100)num2=random.randint(1,100)print("随机数1:",num1)print("随机数2:",num2) Python Copy 运行以上代码将输出: 随机数1:81随机数2:14 Python Copy 再次运行相同的代码,将会得到相同的结果。通过在程序...
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...
importrandom# 设置随机种子random.seed(42)# 生成五个随机数random_numbers=[random.randint(1,100)for_inrange(5)]print("生成的随机数:",random_numbers) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在上面的代码中,我们首先导入了random模块,然后通过random.seed(42)设置随机种子为42。接着,使用列表推导式生成五个...
random.seed(42) # 生成一个0到1之间的随机浮点数 print(random.random()) # 生成一个0到9之间的随机整数 print(random.randint(0, 9)) “` 输出结果可能如下: “` 0.7835267745534631 7 “` 3、注意事项: random()函数返回一个0到1之间的随机浮点数。
在Python中,我们可以使用random.seed()函数来设置随机种子数。该函数需要一个整数作为参数,该整数将作为随机种子数。 AI检测代码解析 importrandom random.seed(42)# 设置随机种子数为42 1. 2. 3. 在上面的示例中,我们将随机种子数设置为42。 请注意,如果不设置随机种子数,默认情况下会使用系统时间作为种子数。
而Python中的np.random.seed()函数,正是用来设置这个初始种子值的。 一、np.random.seed()的作用 np.random.seed()函数是NumPy库中的一个函数,用于设置随机数生成器的种子。当我们为np.random.seed()提供一个固定的数值时,随机数生成器会从这个数值开始,生成一系列确定的随机数。这样,每次运行代码时,只要种子...
NumPy Random 的seed(~)方法用于在涉及随机性的情况下生成可重现的结果。 参数 1.random|seed或int 要设置的种子 - 通常我们只需设置一个整数,例如42。 返回值 None。 例子 要设置可重复结果的种子: importnumpyasnp np.random.seed(42) print(np.random.rand(4)) ...
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 结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] 这里的rand(5)就是相当于生成五个数据 接着看第二段代码: import numpy as np np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 ...
随机种子(random.seed())在Python中的作用是确定随机数生成器的起始点。随机数序列确保了可重复性、随机性的生成,并且当提供相同的种子时,可以在多次执行中生成相同的随机数序列。 Python中的random.seed()函数被用于初始化伪随机数生成器的稳定状态。当你提供一个种子值时,你基本上设置了随机数生成算法的初始点,...