random.seed和random.random()会影响吗
时间: 2023-08-27 17:10:21 浏览: 61
random.seed()函数用于设置随机数生成器的种子,而random.random()函数用于生成一个范围在0到1之间的随机浮点数。
random.seed()的作用是固定随机数生成器的种子,使得每次运行程序时生成的随机数序列是可重复的。如果不调用random.seed(),则每次运行程序时生成的随机数序列都是不同的。
random.random()生成的随机数受random.seed()的影响。如果在调用random.random()之前调用了random.seed(),那么生成的随机数序列将会受到设置的种子影响。如果没有调用random.seed(),则生成的随机数序列将与系统时间相关,是不可预测的。
因此,可以说random.seed()会影响random.random()生成的随机数序列。
相关问题
python中random.seed与np.random.seed区别
在Python中,random.seed()和np.random.seed()都是用来设置随机数生成器的种子,但它们有一些区别。引用指出,random.seed()和np.random.seed()有完全独立的内部状态,所以random.seed()不会影响random.random()生成的随机序列,同样,np.random.seed()也不会影响numpy.random.randn()等函数生成的随机序列。如果你的代码中同时使用了random和numpy.random,那么你需要分别设置两者的种子。所以,如果你在scikit-learn中使用了numpy.random作为随机数生成器,那么应该使用np.random.seed()而不是random.seed(),如引用所述。这是因为scikit-learn使用了numpy.random作为其随机数生成器。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [random.seed np.random.seed区别](https://blog.csdn.net/weixin_37198422/article/details/121948930)[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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numpy.random.seed和numpy.random.permutation有什么区别
`numpy.random.seed` 和 `numpy.random.permutation` 都是 numpy.random 模块中的函数,但它们的作用不同。
`numpy.random.seed` 是一个设置随机数种子的函数,用于生成伪随机数序列。在使用伪随机数生成器时,如果不设置随机数种子,每次生成的随机数序列都是不同的,而且是随机的。但是,如果设置了随机数种子,每次生成的随机数序列都是相同的,因此可以控制伪随机数序列的生成。例如,可以使用 `numpy.random.seed(0)` 来设置随机数种子为 0。
`numpy.random.permutation` 是一个随机排列函数,用于将输入的数组随机排列。例如,`numpy.random.permutation([1, 2, 3])` 可以生成一个随机的排列,例如 `[3, 1, 2]`。
因此,`numpy.random.seed` 和 `numpy.random.permutation` 的作用不同。`numpy.random.seed` 用于控制随机数生成器的行为,而 `numpy.random.permutation` 用于随机排列输入的数组。