pytho中的random.seed()函数

在 Python 中，`random.seed()` 函数用于设置随机数生成器的种子。随机数生成器可以生成一系列伪随机数，但是如果使用相同的种子，每次生成的伪随机数序列都会相同。

例如，以下代码使用相同的种子生成了两个长度为 3 的伪随机数序列：

import random

random.seed(123)
print(random.random())   # 0.052363598850944326
print(random.random())   # 0.08791162887102912
print(random.random())   # 0.7287678005372941

random.seed(123)
print(random.random())   # 0.052363598850944326
print(random.random())   # 0.08791162887102912
print(random.random())   # 0.7287678005372941

如果不使用 `random.seed()` 函数设置种子，则每次生成的伪随机数序列都不同。

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中用于设置随机数生成器的种子的函数。它作用是基于指定的种子值生成一个随机数序列。相同的种子值将生成相同的随机数序列。这在需要生成可重复的随机数序列时非常有用。

在使用`random`模块的随机数生成函数之前，通常需要先调用`random.seed()`来设置随机数生成器的种子，从而确保每次生成的随机数序列都是可重复的。

例如，以下代码生成一个随机数序列：

import random

for i in range(5):
    print(random.randint(1, 10))

输出可能类似于：

9
2
6
4
1

如果在生成随机数序列之前调用`random.seed(1)`，则会生成相同的随机数序列：

import random

random.seed(1)
for i in range(5):
    print(random.randint(1, 10))

输出：

3
10
2
10
1