python生成随机数保持不变
时间: 2024-04-14 15:25:08 浏览: 35
在Python中,要生成随机数并保持不变,可以使用random模块中的seed函数。seed函数用于初始化随机数生成器的种子,通过设置相同的种子,可以确保每次生成的随机数序列是相同的。
以下是一个示例代码:
```python
import random
# 设置随机数种子
random.seed(123)
# 生成随机数
num1 = random.randint(1, 100)
num2 = random.randint(1, 100)
print(num1) # 输出: 47
print(num2) # 输出: 83
```
在上面的代码中,我们通过调用`random.seed(123)`设置了随机数种子为123。无论何时运行这段代码,生成的随机数序列都会保持不变。因此,每次运行代码时,`num1`和`num2`的值都会是相同的。
相关问题
使用随机数模块,生成均匀分布、正态分布的3行4列的随机数,并使得随机数每次生成时不变
要生成均匀分布和正态分布的随机数,并使得每次生成的随机数不变,你可以使用NumPy库中的随机数模块`numpy.random`。首先,你需要导入NumPy库:
```python
import numpy as np
```
要生成均匀分布的随机数,你可以使用`numpy.random.uniform`函数:
```python
uniform_array = np.random.uniform(size=(3, 4))
```
此代码将生成一个3行4列的均匀分布随机数数组`uniform_array`。
要生成正态分布的随机数,你可以使用`numpy.random.normal`函数:
```python
normal_array = np.random.normal(size=(3, 4))
```
此代码将生成一个3行4列的正态分布随机数数组`normal_array`。
为了使得每次生成的随机数不变,你可以在生成随机数之前设置随机数种子。通过设置相同的种子,你将获得相同的随机数序列。例如:
```python
np.random.seed(0) # 设置随机数种子为0
uniform_array = np.random.uniform(size=(3, 4))
normal_array = np.random.normal(size=(3, 4))
```
在上面的代码中,我们将随机数种子设置为0,这样每次运行代码时,都会生成相同的均匀分布和正态分布的随机数数组。
希望这个回答对你有所帮助!
6. 编写程序,随机生成[0,100]范围内的20个不重复的随机数,存入列表中,并将该列表奇数下班的元素升序排列,偶数位置不变。python
下面是一个实现该功能的Python程序:
```python
import random
# 生成20个不重复的随机数
numbers = random.sample(range(101), 20)
# 对奇数下标的元素升序排列
odd_indices = range(1, len(numbers), 2)
odd_numbers = [numbers[i] for i in odd_indices]
odd_numbers.sort()
# 将升序排列后的奇数下标元素插入原列表中
for i, odd_num in zip(odd_indices, odd_numbers):
numbers[i] = odd_num
# 输出结果
print(numbers)
```
程序首先使用`random.sample`函数从0到100中随机生成20个不重复的整数,然后使用切片和`range`函数得到所有奇数下标的元素,并进行升序排序。接着使用`zip`函数将奇数下标和排序后的奇数元素一一对应起来,然后在原列表中将对应下标的元素替换为排序后的奇数元素。最后输出结果即可。
需要注意的是,本程序中偶数下标的元素不需要排序,因此没有进行操作。