随机种子相同随机数是否是相同的

是的，如果使用相同的随机数种子，`rand()`函数生成的随机数序列将是相同的。这是因为`rand()`函数是基于算法生成随机数的，算法是通过随机数种子计算出来的。如果随机数种子相同，那么算法生成的随机数序列也将是相同的。因此，在使用`rand()`函数生成随机数时，需要保证每次使用不同的随机数种子，以避免生成相同的随机数序列。可以使用`srand()`函数设置随机数种子，但是建议使用时间戳等随机数来设置种子，以避免生成相同的随机数序列。

相关问题

如何利用随机种子生成完全相同的两组随机数

要生成完全相同的两组随机数，可以使用set.seed函数设置相同的随机数种子，然后调用相同的随机数生成函数，如下所示：

set.seed(123)     # 设置随机数种子
x1 <- rnorm(10)    # 生成10个标准正态分布的随机数
set.seed(123)     # 再次设置相同的随机数种子
x2 <- rnorm(10)    # 再次生成10个标准正态分布的随机数
all.equal(x1, x2)  # 检查两组随机数是否完全相同

在上面的例子中，我们首先使用set.seed函数设置随机数种子为123，然后调用rnorm函数生成10个标准正态分布的随机数存储在x1中。接着，再次使用set.seed函数设置相同的随机数种子，然后再次调用rnorm函数生成10个标准正态分布的随机数存储在x2中。最后，我们使用all.equal函数检查两组随机数是否完全相同，如果返回TRUE，则表示两组随机数完全相同。

python随机种子数_python – NumPy随机种子产生不同的随机数

好的，你的问题是关于 Python 中随机种子的使用。如果你想让 NumPy 产生不同的随机数，可以使用不同的随机种子。在 NumPy 中，可以通过 `numpy.random.seed()` 函数来设置随机种子。例如，你可以使用以下代码来设置随机种子为 0：

import numpy as np

np.random.seed(0)

这个随机种子可以在整个程序中使用，确保每次运行程序时都会产生相同的随机数序列。如果你想生成不同的随机数序列，可以使用不同的随机种子。例如，你可以使用以下代码来设置随机种子为 1：

np.random.seed(1)

这将生成一个不同的随机数序列。希望这个回答能够帮助你解决问题。