python中random随机数

在Python中，random模块提供了许多函数来生成随机数。其中，random.random()函数可以返回一个位于0到1之间的随机浮点数N。你还可以使用random.randint(a, b)函数生成一个位于a到b之间的随机整数，random.randrange(a, b, step)函数生成从a到b之间的间隔为step的随机整数，random.uniform(a, b)函数生成一个位于a到b之间的随机浮点数，random.choice(sequence)函数从序列中随机选择一个元素，random.sample(sequence, k)函数从序列中生成指定数量的随机字符，以及random.shuffle(items)函数用于打乱列表中的元素顺序。

相关问题

python中random随机数种子怎么用

在Python中，可以使用random.seed()函数来改变随机数生成器的种子seed。如果需要生成的随机数的范围是0-n，可以在循环的前面的代码中使用random.seed(n)，把n当成随机数种子，这样每次生成的随机数的顺序是固定的。以下是一个例子：

import random

# 生成0-9之间的随机整数
random.seed(10)
print(random.randint(0,9))  # 输出：9

random.seed(10)
print(random.randint(0, 9))  # 输出：9

random.seed(20)
print(random.randint(0, 9))  # 输出：3
random.seed(20)
print(random.randint(0, 9))  # 输出：3

在上面的例子中，我们使用random.seed()函数来设置随机数种子，然后使用random.randint()函数来生成随机整数。可以看到，当随机数种子相同时，生成的随机数的顺序也是相同的。

python的random随机数种子

### 回答1：
Python的random模块使用伪随机数生成器来生成随机数。种子是伪随机数生成器的初始值，如果使用相同的种子值，则每次生成的随机数序列都是相同的。如果不设置种子值，则使用系统时钟作为种子值。使用random.seed(a=None)来设置种子。

### 回答2：
在Python中，random模块作为标准库之一，提供了一系列生成随机数的函数。其中与随机数种子有关的函数包括seed()、getstate()、setstate()等。随机数种子是一个用于随机数生成器的起始值，通过给定同样的种子值，可以生成一连串相同的随机数序列。

使用random.seed()函数，可以设置随机数种子。比如，我们可以使用当前时间戳作为种子值：

import random
import time

random.seed(time.time())

在上述示例中，time.time()返回当前时间的时间戳，作为种子值传递给了random.seed()函数。也可以使用整数值作为种子：

import random

random.seed(123)

这里设置种子值为123。需要注意的是，对于相同的种子值，不同版本的Python随机数生成器可能会产生不同的随机数序列。

由于种子是随机数生成器的起始值，因此如果每次调用随机数函数时都使用相同的种子值，那么每次生成的随机数序列都会相同。这一点在调试和测试程序时非常有用。但在实际应用中，我们通常会使用不同的种子值来生成真正随机的随机数序列。这可以使用伪随机数生成器来实现，比如random模块中的randint()、randrange()、uniform()等函数。

### 回答3：
Python的random模块中有一个种子(seed)的概念，即一个随机数生成器需要一个初始值才能开始生成随机数。种子可以是任何整数，但是使用相同的种子会产生相同的随机数序列，这对于调试或者需要重现某个随机序列的情况非常有用。

如果不设置种子，则会使用系统的时间戳作为默认种子。可以通过调用random.seed()方法来设置不同的种子。

例如，如果在程序中设置相同的种子，那么生成的随机数序列也将是相同的：

import random

random.seed(123)
print(random.random())      # 0.052363598850944326
print(random.randint(1,10)) # 6

random.seed(123)
print(random.random())      # 0.052363598850944326
print(random.randint(1,10)) # 6

可以看到，第一次和第二次生成的随机数序列都是相同的，因为它们使用了相同的种子。

需要注意的是，设置相同的种子只能保证生成的随机数序列相同，而不能保证这些随机数是真正的随机数。如果需要真正的随机数，应该使用随机的种子。

在一些需要保密性的应用中，使用随机生成的种子可能会有泄露隐私的风险。在这种情况下，可以使用硬件随机数生成器来生成种子，或者让用户提供种子。为了保证随机性，还可以使用加密哈希函数来对生成的序列进行固定化，以增加复杂性和随机性。

总之，Python的random模块中的种子(seed)概念可以让我们控制随机数生成器的输出，从而更好地满足实际需求。