random.random() seed

random.random()函数用于生成一个0到1之间的随机浮点数。它没有seed参数，因此无法设置随机数生成器的种子。如果你想设置seed来生成可重复的随机数序列，你可以使用random.seed()函数。例如，你可以使用以下代码：

import random

random.seed(123)  # 设置随机数种子为123

num1 = random.random()
print(num1)  # 输出: 0.052363598850944326

random.seed(123)  # 再次设置随机数种子为123

num2 = random.random()
print(num2)  # 输出: 0.052363598850944326，与前面生成的num1相同

在上面的例子中，通过设置相同的seed值，我们可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。

相关问题

o3d.utility.random.seed(1000 np.random.seed(1000) sklearn.random.seed(1000) scipy.random.seed(1000)

这是一组函数调用，用于设置不同库中的随机数生成器的种子。具体来说，o3d.utility.random.seed(1000)设置了Open3D库中的随机数生成器种子，np.random.seed(1000)设置了NumPy库中的随机数生成器种子，sklearn.random.seed(1000)设置了Scikit-learn库中的随机数生成器种子，scipy.random.seed(1000)设置了SciPy库中的随机数生成器种子。这些函数调用的目的是确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的，从而使结果可重复。需要注意的是，这些函数只会影响各自库内部的随机数生成，而不会影响其他库或Python的random模块的随机数生成。

paddle.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) random.seed(args.seed) 什么意思

这三行代码都是用来设置随机数种子(seed)的，是为了使得每次程序运行时生成的随机数是相同的。这样可以方便调试和比较不同算法之间的差异。具体解释如下：

- `paddle.seed(args.seed)`：设置PaddlePaddle框架的随机数种子，使得每次使用PaddlePaddle框架生成的随机数都是相同的。
- `np.random.seed(args.seed)`：设置NumPy库的随机数种子，使得每次使用NumPy库生成的随机数都是相同的。
- `random.seed(args.seed)`：设置Python内置的随机数生成器的种子，使得每次使用Python内置的随机数生成器生成的随机数都是相同的。

需要注意的是，由于不同的随机数生成器实现方式不同，所以不同的随机数生成器可能需要使用不同的种子设置方式。在使用时需要根据具体的库和函数文档进行设置。