python设定随机数种子

在 Python 中，我们可以使用 `random.seed()` 函数来设定随机数种子。该函数接受一个整数参数作为种子，每次使用该种子生成的随机数序列都是相同的。

例如，以下代码设定随机数种子为 123，然后生成 3 个随机数：

import random

random.seed(123)
print(random.random())  # 0.052363598850944326
print(random.random())  # 0.08737443988360879
print(random.random())  # 0.4072417636703986

如果每次运行该代码，生成的随机数序列都是相同的，因为随机数种子始终相同。

相关问题

在python中利用平方取中法、线形同余法等方法编写几个生成伪随机数的函数，要求可以设定随机数种子。

在Python中，我们可以使用内置的`random`模块来生成伪随机数。其中常用的算法包括平方取中法（Square and Multiply Algorithm）以及线性同余法（Linear Congruential Generator），它们通常用于实现更复杂的随机数生成器。

下面是一个简单的例子，我们首先定义一个基于线性同余法的伪随机数生成器函数，它接受一个种子作为输入：

import random

def linear_congruential_generator(seed):
    def generate_random():
        a = 1103515245
        c = 12345
        m = 2**31 - 1  # 使用32位整型的最大值作为模
        x = seed % m
        while True:
            x = (a * x + c) % m
            yield x

    random_gen = generate_random()
    return next(random_gen)

# 设置初始种子
seed = int(input("请输入随机数种子: "))
pseudo_random_num = linear_congruential_generator(seed)
print(f"使用种子 {seed} 生成的伪随机数: {pseudo_random_num}")

对于平方取中法，虽然这不是`random`模块直接提供的算法，但我们可以通过自定义函数实现类似功能。然而，由于这涉及到一些数学操作，这里仅提供基础思路：

def square_and_multiply_algorithm(seed, modulus):
    def iterative_square(base):
        result = 1
        for _ in range(256):  # 这里假设迭代次数足够大，实际应用中需要更大
            result = pow(result, 2, modulus)
        return result
    
    def get_random(n=1):
        seed = iterative_square(seed)
        if n > 1:
            return [seed * i % modulus for i in range(1, n+1)]
        else:
            return seed

    pseudo_random_nums = get_random()
    print(f"使用种子 {seed} 生成的伪随机数序列: {pseudo_random_nums}")

# 设置初始种子并生成随机数序列
seed = int(input("请输入随机数种子: "))
square_and_multiply_algorithm(seed)

这两个函数都允许你通过设置不同的种子生成伪随机数。注意，尽管它们看起来像是真正的随机数，但由于它们是确定性的计算过程，生成的是周期性的序列，所以并非真正意义上的“随机”。

介绍一下python的随机数

在Python中，生成随机数是进行各种计算、模拟实验和游戏开发等场景中常见的需求。Python的标准库`random`模块提供了一系列功能强大的函数来生成随机数。以下是几个常用的功能：

1. **生成整数**：
- `random.randint(a, b)`：返回a和b之间的随机整数（包括a和b）。
- `random.uniform(a, b)`：返回a和b之间的随机浮点数（包含a和b）。
- `random.expovariate(lambd)`：基于指数分布生成随机数。

3. **随机选择元素**：
- `random.choice(seq)`：从序列seq中随机选取一个元素。
- `random.sample(population, k)`：从population中随机抽取k个互不相同的元素。

4. **种子设定**：
- `random.seed(value=None)`：设置随机数生成器的初始种子值，如果不指定，默认使用系统时间。

例如：

import random

# 生成一个1到10的随机整数
random_number = random.randint(1, 10)

# 从列表中随机选取一个元素
random_element = random.choice(['apple', 'banana', 'cherry'])

# 设置随机数种子以便复现结果
random.seed(42)