random.random() seed
时间: 2023-10-14 08:22:52 浏览: 37
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
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 ]
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。