random.sample如何固定种子

时间: 2023-10-27 21:18:55 浏览: 388
可以通过设置随机数生成器的种子来固定random.sample的输出结果。具体方法是: ```python import random # 设置随机数生成器的种子,这里设置为0 random.seed(0) # 从列表中随机取出3个元素 lst = [1, 2, 3, 4, 5] result = random.sample(lst, 3) print(result) # 输出结果为 [4, 2, 5] ``` 在上面的例子中,我们使用`random.seed`函数将随机数生成器的种子设置为0,然后调用`random.sample`函数从列表中随机取出3个元素。由于种子被固定,每次运行程序输出结果都将是相同的。
相关问题

如何使用random.sample

这道题目是关于生成随机取件码的,有很多学校放置了大量的快递自提柜,放入快递时会生成一个取件码,用户可以凭此取件码自行提取货物。取件码的字符包括数字0-9和字母abcdefghij,用户需要自己凭借这些字符随机生成一个目标取件码,每个字符的使用次数没有限制。通过random.sample函数实现。用户需要输入一个随机数种子n,然后通过调用random.sample函数生成一个长度为6的随机取件码,包括随机使用0-9和a-j中的任意字符。

id= "1909853R-A111-0067" seed = str(time.time()) + id print(seed) random.seed(seed) numbers = random.sample(range(100,1000),2) print(numbers) if "1909853R-A111-0067": print('The first number is greater than the second.') else: print('The first number is not greater than the second.')

这是一个关于 Python 代码的问题,我可以回答。根据代码,首先生成了一个随机种子,然后从100到999中随机选取两个数,最后判断第一个数是否大于第二个数。如果第一个数大于第二个数,则输出"The first number is greater than the second.",否则输出"The first number is not greater than the second."。
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lr = 2e-3 num_episodes = 500 hidden_dim = 128 gamma = 0.98 epsilon = 0.01 target_update = 10 buffer_size = 10000 minimal_size = 500 batch_size = 64 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name) random.seed(0) np.random.seed(0) #env.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) return_list = [] episode_return = 0 state = env.reset()[0] done = False while not done: action = agent.take_action(state) next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state = next_state episode_return += reward # 当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练 if replay_buffer.size() > minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } agent.update(transition_dict) if agent.count >=200: #运行200步后强行停止 agent.count = 0 break return_list.append(episode_return) episodes_list = list(range(len(return_list))) plt.plot(episodes_list, return_list) plt.xlabel('Episodes') plt.ylabel('Returns') plt.title('DQN on {}'.format(env_name)) plt.show()对上述代码的每一段进行注释,并将其在段落中的作用注释出来

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