1、java.util.Random类中实现的随机算法是伪随机,也就是有规则的随机,所谓有规则的就是在给定种(seed)的区间内随机生成数字(后面会有例子验证这一点); 2、相同种子的Random对象,相同次数生成的随机数字是完全相同的(所以才叫伪随机嘛); 3、Random类中各方法生成的随机数字都是均匀分布的,也就是说区间内部的数...
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# 导入random模块importrandom# 设置随机种子random.seed(42)# 设置随机种子为42,可以替换成任意整数# 使用随机函数生成随机数random_number=random.randint(1,100)# 生成1到100之间的随机数print(random_number) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的代码中,我们首先导入了random模块,然后使用random.see...
使用相同的种子:如果你希望每次运行程序时都能得到相同的随机数序列,那么你应该使用相同的种子。这可以通过传递一个固定的值给Random类的构造函数来实现,例如:new Random(42)。这里的42就是一个固定的种子值。 使用当前时间作为种子:如果你希望每次运行程序时都能得到不同的随机数序列,那么可以使用当前时间作为种子。...
random.seed(2)print(random.random())```在上面的代码中，首先设置第一个随机数生成器的种子为1，...
这个例子中，首先使用random.seed()方法设置随机数种子为 123。然后使用random.randint()方法生成 5 个...
可以用numpy.random.seed()来设定随机种子,使同样参数时生成的随机数相同 1. 不指定随机种子 使用的参数生成不同的随机数 import numpy as np np.random.random(3)Out[34]:array([0.97599542,0.67238368,0.90283411])np.random.random(3)Out[35]:array([0.84575087,0.37799404,0.09221701])np.random.random(3)Out...
import random; random.seed(12345) 伪随机数,因为它们是由具有确定性行为的算法根据 随机数生成器 中的随机数种子生成的。 np.random中的数据生成函数使用一个全局随机数种子。为了避免全局状态,可使用np.random.RandomState(1)创建一个随机数生成器,使数据独立于其他的随机状态: ...
一个问题,加入我有一个工程文件,在main函数里面调用random模块,设置随机种子,主函数中的随机种子的设置是否会影响主函数所调用的函数中的随机值? 实际上这个问题非常重要,比如你在跑网络的时候,初始值的设置往往会影响实验结果,为了能够在让别人repeat自己的实验结果,设置同一个随机种子显得格外重要 ...