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 ...
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：seed()是不能直接访问的，需要导入 random 模块...
Python seed() 函数 Python 数字 描述 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。 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。
假设我们有一个函数generate_random_list(n),用于生成一个包含n个随机数的列表。我们希望在每次调用该函数时生成相同的随机数列表,可以通过设置random seed来实现。 importrandomdefgenerate_random_list(n):random.seed(123)return[random.random()for_inrange(n)]print(generate_random_list(5))print(generate_rand...
下面是设置Python中random seed的流程: 具体步骤 导入random模块 在Python中,random模块提供了生成伪随机数的功能。我们首先需要导入random模块。 importrandom 1. 设置random seed 设置random seed可以保证每次生成的随机数序列都是相同的。我们可以通过以下代码轻松实现: ...
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...
1、random.seed() 2、numpy.random.seed() 3、numpy.random.RandomState() 本节介绍第一个random.seed() 1、随机种子是干什么的? 作用:让随机结果可重现。 比如:抽样时,保证不同次,抽样的数据是一样的。 2、随机种子是如何生效的? 2.1、如果不设置随机种子,每次的随机数都不同。 图1 2.2、如果设置了随机...
Python学习笔记——seed( )、randint( ) seed( a)函数:初始化随机数种子,只要种子相同,每次生成的随机数也相同。 randint( a,b)函数:随机生成[a,b]之间的整数。 importrandom random.seed('a') num1= random.randint(0,3) num2= random.randint(0,3)print(num1,num2)...
```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...
随机种子是一个概念，它在Python的random和numpy库中得到了广泛的应用。简单来说，随机种子就是用于初始化随机数生成器的特定值。当我们在程序中使用了随机数，如果希望得到完全相同的输出结果，那么设置随机种子就显得尤为重要。random.seed()和numpy.random.seed()：快速入门 1. 随机种子的作用 随机种子...