注意：seed()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。参数 x -- 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。返回值 本函数没有返回值。实例 以下展示了使用 seed() 方法的实例：以上实例运行后输出结果为：
print(np.random.random()) print(np.random.randn(1, 5)) print(np.random.uniform(1, 10, 5)) print('\n') 多次运行以上的test_numpy_random_seed函数,你可以观察到与使用random模块时相似的情形,进一步验证了我们总结的关于随机数种子的特性。 此外,我们可以对多维随机数组做一些有益的探索: def test_...
importnumpyas np 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 prin...
Python的random模块提供了设置随机种子的方法,我们可以通过random.seed()函数来实现。 1.1 代码示例 下面我们将通过一个简单的示例来说明如何设置随机种子: importrandom# 设置种子random.seed(42)# 生成10个随机数random_numbers_1=[random.random()for_inrange(10)]print("随机数序列1:",random_numbers_1)# 再...
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import random print random.random() print random.random() print "------- 设置种子 seed -------" random.seed( 10 ) print "Random number with seed 10 : ", random.random() #
Random number with seed 10 : 0.57140259469 1. 2. 3. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。如果a > b,则生成的随机...
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...
python random seed原理(一) Python random seed 1. 随机数在计算机编程中具有重要地位。Python中的random模块提供了生成随机数的函数和方法。然而,每次运行程序时,生成的随机数序列都是不同的。为了使随机数的序列可重复,我们可以使用random seed功能。 2. 在计算机生成随机数时,实际上是通过一系列算法生成的伪随机...
random.seed()是Python中的一个函数,它用于初始化随机数生成器。通过传入一个种子值,可以确定随机数生成器的起始状态,从而获得可预测的随机数序列。这个种子值可以是任意整数,通常选择一些变化的值,比如当前时间戳,以确保每次生成的随机数序列都是唯一的。
```python random.seed(a=None, version=2)```a`是种子的值，默认为`None`，表示使用当前系统时间作为种子。`version`是一个整数，用于指定种子生成器的版本，默认为`2`。下面是`seed()`函数的一些常见用法：1. 设置种子为固定值 通过设置种子为固定值，可以得到相同的随机数序列。这在需要重现随机实验结果的...