python中的随机数种子seed()

た入场券 2024-04-18 11:08 48阅读 0赞

栗子1：

import numpy as np
    import random
    random.seed(0)
    
    np.random.seed(0)
    print(np.random.rand(2))
    print(np.random.rand(2))

结果为：

[0.5488135  0.71518937]
    [0.60276338 0.54488318]

再次运行结果为：

[0.5488135  0.71518937]
    [0.60276338 0.54488318]

想要在同一个程序中产生同一组随机数,需要在下一个函数设置一个相同的随机种子

import numpy as np
    import random
    random.seed(0)
    
    np.random.seed(0)
    print(np.random.rand(2))
    np.random.seed(0)
    print(np.random.rand(2))

结果为：

[0.5488135  0.71518937]
    [0.5488135  0.71518937]

栗子2：

import random
    random.seed(0)
    
    print("1: ", random.random())
    # 生成同一个随机数
    random.seed(0)
    print("2: ", random.random())
    print("3: ", random.random())
    print("4: ", random.random())
    # 生成同一个随机数
    random.seed(0)
    print("5: ", random.random())
    print("6: ", random.random())
    print("7: ", random.random())

结果为：

1:  0.8444218515250481
    2:  0.8444218515250481
    3:  0.7579544029403025
    4:  0.420571580830845
    5:  0.8444218515250481
    6:  0.7579544029403025
    7:  0.420571580830845

random.seed(0)，其中的0是对应的随机数的种子，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。  
生成的结果与代码运行的的次数没有什么关系。分析结果可知，输出值相同，与距离随机数种子间隔也相同。由以上分析可见，1,2,5相同；3,6相同；4、7相同。

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