给random.choice函数设置随机数种子

你可以使用`random.seed()`函数来设置随机数种子。这个函数接受一个整数作为参数，可以用于生成随机数序列的起始点。在每次调用`random.choice()`之前，你可以先调用`random.seed()`来设置种子。下面是一个示例：

import random

# 设置随机数种子为1
random.seed(1)

# 生成随机数序列
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 随机选择一个元素
selected = random.choice(numbers)

print(selected)

这样，每次运行上述代码时，都会选择相同的元素，因为种子被设置为1。如果你改变种子的值，就会得到不同的选择结果。希望这个回答对你有帮助！如有更多问题，请继续提问。

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# 设置随机数种子，生成与元素个数相等的随机数据 np.random.seed(123) rand_data = np.random.choice(data, size=num_elements)如何该代码，使得随机数只从data中生成

您可以将np.random.choice()函数中的replace参数设置为False，这样就可以在data中生成不重复的随机数了。修改后的代码如下：

np.random.seed(123)
rand_data = np.random.choice(data, size=num_elements, replace=False)

这样生成的随机数将只从data数组中选取，且不会重复。

np.random.choice 随机种子

np.random.choice函数并不直接使用随机种子。随机种子的设置通常是通过np.random.seed函数来实现的，用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值。如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。所以，如果你想要在np.random.choice中使用特定的随机种子，你可以在调用np.random.seed之后再调用np.random.choice函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.random模块](https://blog.csdn.net/qq_34988996/article/details/119997839)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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