Python中random.seed(10)生成的随机数

如果在Python中使用`random.seed(10)`函数生成随机数，则每次运行程序时都会得到相同的随机数序列。这是因为`random.seed()`函数会将生成随机数的起始点固定在一个特定的值上，这个值在本例中是10。因此，无论何时运行程序，都会得到相同的随机数序列。如果想要得到不同的随机数序列，可以使用不同的种子值。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

python中random.seed

random.seed 是 Python 中用来设置随机数生成器种子的函数。它可以用一个整数作为参数，这个整数被用来初始化生成器的内部状态，从而使得每一次生成的随机数序列都是相同的。这个函数在处理一些需要可重复随机性的场景，如模拟、单元测试等方面非常有用。