psychopy的random seed怎么用？

在使用psychopy时，可以使用random.seed()函数设置随机数种子，这样可以使实验结果可重复。该函数的使用方法如下：

from psychopy import visual, core, event
import random

# 设置随机数种子
random.seed(42)

# 创建窗口、刺激等
win = visual.Window(size=(800, 600), fullscr=False)
stim = visual.TextStim(win, text='Hello, World!')

# 显示刺激
stim.draw()
win.flip()

# 等待键盘输入
event.waitKeys()

# 关闭窗口
win.close()
core.quit()

在上面的例子中，我们使用`random.seed(42)`设置了随机数种子，这样每次运行实验时都会生成相同的随机序列。如果不设置随机数种子，每次运行实验时生成的随机序列都会不同。

相关问题

if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED) if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED) if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED)

根据你提供的代码，问题可能出现在`g.make(ENV_NAME)`这一行。`Pulum-v1`环境是用于实现立摆任务的，但是根据错误信息`PendulumEnv`对象没有`seed`属性这可能是因为你导入的gym`模块中的版本不同。

请尝试使用代码导入`gym模块，并重新运行程序：

import gym
from gym.envs.classic_control import PendulumEnv

# 初始化环境
ENV_NAME = 'Pendulum-v1'    # environment name
RANDOMSEED = 1              # random seed
env = PendulumEnv()
env.seed(RANDOMSEED)
np.random.seed(RANDOMSEED)
tf.random.set_seed(RANDOMSEED)

这样应该能够解决`PendulumEnv`对象没有`seed`属性的问题。如果还有其他问题，请提供完整的错误信息和相关代码。

np.random.normal能设置seed吗？

np.random.normal函数可以用于生成服从正态分布的随机数。可以通过设置seed来控制生成的随机数序列的重复性。

在numpy中，可以使用np.random.seed函数设置随机数生成器的种子。种子是一个整数，通过设置相同的种子，可以确保每次生成的随机数序列是一样的。

下面是使用np.random.normal函数生成服从正态分布的随机数，并设置种子的示例代码：

import numpy as np

# 设置种子为0
np.random.seed(0)

# 生成服从正态分布的随机数
random_numbers = np.random.normal(size=10)

print(random_numbers)

输出结果：

[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798  2.2408932   1.86755799 -0.97727788
  0.95008842 -0.15135721 -0.10321885  0.4105985 ]

通过设置相同的种子，每次运行上述代码都会得到相同的随机数序列。