python中random.seed
时间: 2023-10-14 17:14:10 浏览: 76
`random.seed()`是Python中用于设置随机数生成器的种子的函数。它作用是基于指定的种子值生成一个随机数序列。相同的种子值将生成相同的随机数序列。这在需要生成可重复的随机数序列时非常有用。
在使用`random`模块的随机数生成函数之前,通常需要先调用`random.seed()`来设置随机数生成器的种子,从而确保每次生成的随机数序列都是可重复的。
例如,以下代码生成一个随机数序列:
```python
import random
for i in range(5):
print(random.randint(1, 10))
```
输出可能类似于:
```
9
2
6
4
1
```
如果在生成随机数序列之前调用`random.seed(1)`,则会生成相同的随机数序列:
```python
import random
random.seed(1)
for i in range(5):
print(random.randint(1, 10))
```
输出:
```
3
10
2
10
1
```
相关问题
python中random.seed的用法
`random.seed` 是 python 中 random 模块中的一个函数,用于设置随机数生成器的种子。在设置相同的种子之后,每次生成的随机数序列都是相同的。这在重现随机数生成器产生的错误或者在测试中需要重复相同的随机数序列时非常有用。
用法:
```
import random
random.seed(a=None, version=2)
```
第一个参数 a 是种子值,可以是整数或者 None(默认值)。如果是 None,那么使用系统时间来设置种子。
第二个参数 version 是随机数生成器的版本。
例如:
```
import random
random.seed(10)
print(random.random())
random.seed(10)
print(random.random())
```
输出的两个随机数是相同的.
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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