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。但是，当我们预先使用 random.seed(x) 设定好种子之后，其中的 x 可以是任意数字，如10，这个时候，先调用它的情况下，使用 random() 生成的随机数将会是同一个。注意...
random.seed( 10 ) print "Random number with seed 10 : ", random.random() # 生成同一个随机数 random.seed( 10 ) print "Random number with seed 10 : ", random.random() # 生成同一个随机数 random.seed( 10 ) print "Random number with seed 10 : ", random.random()以上...
random.seed ( [x] ) 其中的参数:x 是 改变随机数生成器的种子seed。如果不了解其原理,不必特别去设定seed,Python会自动选择seed。 该函数没有返回值。 例子: importrandom random.seed(10)print"Random number with seed 10 :", random.random()#生成同一个随机数random.seed( 10)print"Random number with...
seed()函数的功功能是每次改变随机数生成器的种子,会改变下一次随机数模块生成的随机数。seed()方法在每次调用随机函数之前使用。 如果种子不变,那么随机函数生成的随机数相同,例如: #!/usr/bin/pythonimportrandom random.seed(10)print"Random number with seed 10 : ",random.random()# 生成同一个随机数rando...
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,...
random.seed(123)print(random.random()) 1. 2. 3. 4. 在上面的代码中,我们首先导入random模块,然后使用random.seed(123)设置random seed为123,最后调用random.random()生成一个随机数并打印出来。 random seed的使用示例 接下来,我们通过一个简单的示例来说明random seed的作用。
import random random.seed(0) print "Random number with seed 0 : ", random.random() # It will generate same random number random.seed(0) print "Random number with seed 0 : ", random.random() # It will generate same random number ...
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(...
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...
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 print(np.random.rand(5)) # 再"随机"生成5个数 np.random.seed(0) for i in range(7): print(np.random.random()) # "随机"生成7个数 运行结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ...