random.seed(456)print(random.randint(1, 10)) # 输出:5 print(random.randint(1, 10)) # 输出:2 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...
1. 导入随机数模块 在Python中,我们可以通过导入random模块来使用随机数功能。下面的代码展示了如何导入random模块: importrandom 1. 2. 设置随机种子 为了固定随机种子,我们需要使用random.seed()函数来设置种子值。可以将种子值设置为一个固定的整数,或者使用当前时间戳作为种子值。下面的代码展示了如何设置随机种子为...
方法一:使用random.seed()函数 random.seed()函数用于设置随机数生成器的种子。我们可以将一个整数值作为参数传递给random.seed()函数,这个整数值就是随机种子。 下面是一个示例代码,展示了如何使用random.seed()函数固定随机种子。 importrandom# 设置随机种子为10random.seed(10)# 生成5个随机数foriinrange(5):...
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。 代码语言:javascript 复制 importnum...
在工程实践中,我们经常会使用到随机数种子。以深度学习为例,为了能稳定复现各种结果,我们往往需要固定random, np, pytorch(作者是pytorch的小粉丝)的随机数种子。如下写法: def setup_seed(seed): torch.manua…
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,...
self.seed()defseed(self, seed=None):#seed设置为任意整数后,随机值固定,如果设置随机值固定self.np_random, seed = seeding.np_random(seed)return[seed]defreset(self): self.state = self.np_random.uniform(low=-0.05, high=0.05, size=(4,)) ...
importrandom random_float=random.uniform(0,1)print(random_float)# 输出:一个0到1之间的随机浮点数 生成随机种子 生成可重复的随机数序列。为了实现这一点,你可以使用random.seed()函数,将一个固定的种子传递给它。这样,相同的种子将生成相同的随机数序列。以下是一个示例: ...
random()) 输出为: 0.1105 0.8871 """ 可以看出,第一种给出随机种子后输出固定 第二种注释掉随机种子则输出随机而不固定 """ np.random.seed() print(np.random.random()) 输出: 0.6208 0.9096 np.random.seed(10) print(np.random.random()) 输出: 0.7713 0.7713 """ 道理同1 """ torch.manual_...
我们在python工程和数据分析中经常用到随机的操作,比如随机生成某个值,对一串数据进行随机排序等等。random是python一个很强的第三方库,可以实现常用的随机算法。 安装:pip install random 一:生成随机的数字 0~1之间的随机小数(float):random.random()