我对random.seed()在Python中的作用有点困惑。例如，为什么下面的试验会(始终如一地)做它们所做的事情?
>>> import random
>>> random.seed(9001)
>>> random.randint(1, 10)
1
>>> random.randint(1, 10)
3
>>> random.randint(1, 10)
6
>>> random.randint(1, 10)
6
>>> random.randint(1, 10)
7
我找不到关于这方面的好的文件。
当前回答
Seed() can be used for later use ---
Example:
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(12)
>>> np.random.rand(4)
array([0.15416284, 0.7400497 , 0.26331502, 0.53373939])
>>>
>>>
>>> np.random.seed(10)
>>> np.random.rand(4)
array([0.77132064, 0.02075195, 0.63364823, 0.74880388])
>>>
>>>
>>> np.random.seed(12) # When you use same seed as before you will get same random output as before
>>> np.random.rand(4)
array([0.15416284, 0.7400497 , 0.26331502, 0.53373939])
>>>
>>>
>>> np.random.seed(10)
>>> np.random.rand(4)
array([0.77132064, 0.02075195, 0.63364823, 0.74880388])
>>>
其他回答
Seed() can be used for later use ---
Example:
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(12)
>>> np.random.rand(4)
array([0.15416284, 0.7400497 , 0.26331502, 0.53373939])
>>>
>>>
>>> np.random.seed(10)
>>> np.random.rand(4)
array([0.77132064, 0.02075195, 0.63364823, 0.74880388])
>>>
>>>
>>> np.random.seed(12) # When you use same seed as before you will get same random output as before
>>> np.random.rand(4)
array([0.15416284, 0.7400497 , 0.26331502, 0.53373939])
>>>
>>>
>>> np.random.seed(10)
>>> np.random.rand(4)
array([0.77132064, 0.02075195, 0.63364823, 0.74880388])
>>>
以下是我的理解。 每当我们设置一个种子值时，就会生成一个“标签”或“引用”。下一个随机。函数调用被附加到这个“标签”，所以下次你调用相同的种子值和随机。函数，会得到相同的结果。
np.random.seed( 3 )
print(np.random.randn()) # output: 1.7886284734303186
np.random.seed( 3 )
print(np.random.rand()) # different function. output: 0.5507979025745755
np.random.seed( 5 )
print(np.random.rand()) # different seed value. output: 0.22199317108973948
在生成一组随机数之前设置种子(x)，并使用相同的种子生成相同的随机数集。在重现问题的情况下很有用。
>>> from random import *
>>> seed(20)
>>> randint(1,100)
93
>>> randint(1,100)
88
>>> randint(1,100)
99
>>> seed(20)
>>> randint(1,100)
93
>>> randint(1,100)
88
>>> randint(1,100)
99
>>>
下面是一个小测试，演示了给seed()方法注入相同的参数将导致相同的伪随机结果:
# testing random.seed()
import random
def equalityCheck(l):
state=None
x=l[0]
for i in l:
if i!=x:
state=False
break
else:
state=True
return state
l=[]
for i in range(1000):
random.seed(10)
l.append(random.random())
print "All elements in l are equal?",equalityCheck(l)
在这种情况下，随机实际上是伪随机。给定一颗种子，它将产生具有均匀分布的数字。但是使用相同的种子，它每次都会生成相同的数字序列。如果你想改变它，你就必须改变你的种子。很多人喜欢根据当前时间或其他东西来生成种子。
