导入random模块的函数random.seed()和random.choice()。
时间: 2024-04-23 15:18:44 浏览: 38
random.seed()函数用于初始化随机数生成器的种子。它接受一个可选的参数,该参数可以是任意可哈希的对象。通过设置相同的种子,可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。如果不调用random.seed()函数,则随机数生成器将使用系统时间作为默认种子。
random.choice()函数用于从给定的序列中随机选择一个元素。它接受一个可迭代对象作为参数,并返回该对象中的一个随机元素。如果传递的是一个空序列,该函数将引发IndexError异常。
下面是一些示例代码:
```python
import random
# 使用seed()函数设置种子
random.seed(10)
print(random.random()) # 输出:0.5714025946899135
print(random.random()) # 输出:0.4288890546751146
# 使用choice()函数从序列中选择随机元素
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
print(random.choice(fruits)) # 输出:'banana'
```
在上面的示例中,我们首先使用seed()函数设置种子为10,然后使用random.random()函数生成两个随机数。由于种子相同,因此每次运行程序时生成的随机数序列都是相同的。
然后,我们使用choice()函数从水果列表中选择一个随机元素,并将其打印出来。
相关问题
给random.choice函数设置随机数种子
你可以使用`random.seed()`函数来设置随机数种子。这个函数接受一个整数作为参数,可以用于生成随机数序列的起始点。在每次调用`random.choice()`之前,你可以先调用`random.seed()`来设置种子。下面是一个示例:
```python
import random
# 设置随机数种子为1
random.seed(1)
# 生成随机数序列
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 随机选择一个元素
selected = random.choice(numbers)
print(selected)
```
这样,每次运行上述代码时,都会选择相同的元素,因为种子被设置为1。如果你改变种子的值,就会得到不同的选择结果。希望这个回答对你有帮助!如有更多问题,请继续提问。
np.random常用函数和参数
`np.random`是NumPy库中用于生成随机数的模块,常用的函数和参数如下:
1. `np.random.seed(seed=None)`: 设定随机数生成器的种子,以便生成可重复的随机数序列。
- 参数:
- `seed`: 整数或者None(默认值)。如果seed是整数,则每次生成的随机数序列都是相同的。如果seed是None,则每次生成的随机数序列都是不同的。
2. `np.random.rand(*shape)`: 生成指定形状的[0,1)之间的均匀分布的随机数。
- 参数:
- `*shape`: 整数或整数元组,表示生成随机数的形状。
3. `np.random.randn(*shape)`: 生成指定形状的标准正态分布的随机数。
- 参数:
- `*shape`: 整数或整数元组,表示生成随机数的形状。
4. `np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')`: 生成指定范围内的整数随机数。
- 参数:
- `low`: 生成的随机数下界(包括)。
- `high`: 生成的随机数上界(不包括),如果不指定,则生成[0, low)之间的整数。
- `size`: 整数或整数元组,表示生成随机数的形状。
- `dtype`: 生成随机数的数据类型。
5. `np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)`: 从给定的序列中随机选择元素。
- 参数:
- `a`: 序列,可以是列表、元组、数组等。
- `size`: 整数或整数元组,表示生成随机数的形状。
- `replace`: 是否可重复选择,True表示可重复选择,False表示不可重复选择。
- `p`: 每个元素被选择的概率列表。
6. `np.random.shuffle(x)`: 将给定的序列随机打乱。
- 参数:
- `x`: 序列,可以是列表、元组、数组等。
7. `np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)`: 生成指定形状的正态分布的随机数。
- 参数:
- `loc`: 正态分布的均值。
- `scale`: 正态分布的标准差。
- `size`: 整数或整数元组,表示生成随机数的形状。
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