Python的random模块提供了一个setseed函数,允许我们设置随机数生成器的种子。通过设置种子,我们可以控制随机数的生成过程,使得生成的随机数序列是可重现的。 下面是一个使用setseed函数的例子: importrandom# 设置随机数生成器的种子random.seed(1)# 生成10个随机数for_inrange(10):print(random.randint(1,100)) 1...
在Python中,默认情况下,random模块的种子值是当前系统时间的微秒。我们可以通过调用random.seed()方法手动设置这一值。 以下是一个典型的配置文件片段,展示如何设置种子: AI检测代码解析 importrandom random.seed(42)# 设置种子为42 1. 2. 3. 需要注意的是,种子值可以是任何整数,但最好保持一致,以确保随机数的...
在PyTorch中,我们可以使用torch.manual_seed()函数来设置随机种子。例如: import torch torch.manual_seed(42) 这将设置随机种子为42。请注意,这种方法只会影响PyTorch中的随机过程,而不会影响Python标准库或TensorFlow中的随机过程。在TensorFlow中设置随机种子在TensorFlow中,我们可以使用tf.random.set_seed()函数来设...
需要注意的是,tf.set_random_seed()仅对TensorFlow库中的随机数生成函数有效,对Python标准库random和NumPy等第三方库中的随机数生成函数无效。 作用范围与区别 从上面的介绍可以看出,random.seed(), numpy.random.seed(),和 tf.set_random_seed() 三个函数的作用范围是不同的。random.seed()仅对Python标准库ran...
tf.set_random_seed(1234) tf.zeros(()) # new op added before generate = tf.random_uniform(()) with tf.Session() as sess: print(generate.eval()) # 0.29252338 但是,如果一个节点是在之后创建的,它不会影响操作种子: import tensorflow as tf ...
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。实例 #!/usr/bin/python3 import random random.seed() print ("使用默认种子生成随机数:", random.random()) print ("使用默认种子生成随机数:", random.random()) random.seed(10) print ("使用整数 10 种子生成随机数:",...
11、通过操作系统随机数的算法来实现生成随机数 random_system_random.py 测试效果 初始化0.300 0.584 0.188 0.202 0.054 0.475设置种子数0.412 0.837 0.804 0.129 0.980 0.120注意:1、使用操作系统算法来实现随机数,seed()和setstate()不生效。2、算法生成,会调用操作系统的os.urandom库来生成。
Python内置模块之 random === random 库是 Python 中生成随机数的标准库,包含的函数清单如下: 基本随机函数:seed、random、getstate、setstate; 扩展随机函数:randint、getrandbits、randrange、choice、shuffle、sample; 分布随机函数:uniform、triangular、betavariate、expovariate、gammavariate、gauss、lognormvariate...
Python通过random库提供各种伪随机数 基本可以用于除加密解密算法外的大多数工程应用 1、随机种子——seed(a=None) (1)相同种子会产生相同的随机数 (2)如果不设置随机种子,以系统当前时间为默认值 fromrandomimport*seed(10)print(random())seed(10)print(random()) ...
代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importrandom random.seed(42)print(random.sample(range(20),k=10))st=random.getstate()# 取出生成上一行代码后,random的状态print(random.sample(range(20),k=20))# print 20random.setstate(st)# 恢复上一次的随机状态print(random.sample(range(20),k...