random.seed()的用法

`random.seed()` 是 Python 中 `random` 模块中的一个函数，用于初始化伪随机数生成器的种子。它的作用是为伪随机数生成器提供一个初始值，使得每次运行程序时生成的随机数序列都是一样的。这在需要重复可复现的随机数序列的场景中非常有用。

函数的语法如下：

random.seed(a=None, version=2)

其中，参数 `a` 是一个可选的整数值，表示伪随机数生成器的种子。如果不传入该参数，则使用系统当前时间作为种子。参数 `version` 是一个可选的整数值，表示使用的算法版本。

以下是 `random.seed()` 函数的一些使用示例：

import random

# 不传入种子
random.seed()
print(random.random())  # 输出随机数

# 传入整数值种子
random.seed(123)
print(random.random())  # 输出随机数

# 传入字符串种子
random.seed("hello")
print(random.random())  # 输出随机数

# 传入不同的种子生成不同的随机数序列
random.seed(123)
print(random.random())  # 输出随机数
random.seed(456)
print(random.random())  # 输出随机数

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np.random.seed()与random.seed()一样吗

np.random.seed()和random.seed()的作用是一样的，都是用来设置随机数生成器的种子，以便于生成可重复的随机数序列。但是，np.random.seed()是用于NumPy库中的随机数生成器，而random.seed()是用于Python标准库中的随机数生成器。因此，它们的用法和参数可能略有不同。

np.random.seed的用法

np.random.seed是NumPy库中的一个函数，用于设置随机数生成器的种子。种子是一个整数，它确定了随机数生成器的初始状态，从而使得每次生成的随机数序列是可重复的。

使用np.random.seed函数可以在每次运行程序时生成相同的随机数序列，这对于调试和复现实验结果非常有用。通过设置相同的种子，可以确保在不同的计算环境中生成相同的随机数序列。

使用方法如下：

import numpy as np

np.random.seed(seed_value)

其中，seed_value是一个整数，可以是任意值。

注意：在同一个程序中多次调用np.random.seed函数会重置随机数生成器的状态，从而生成不同的随机数序列。