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

随机的。python中的seed(a, version)用于初始化伪随机数生成器(PRNG)。

PRNG是一种生成近似于随机数性质的数列的算法。这些随机数可以使用种子值重新生成。因此,如果您提供种子值,PRNG将使用种子从任意的起始状态开始。

参数a是种子值。如果a值为None,则默认使用当前系统时间。

and version是一个整数,指定如何将参数a转换为整数。缺省值为2。

import random
random.seed(9001)
random.randint(1, 10) #this gives output of 1
# 1

如果你想要复制相同的随机数,那么再次提供相同的种子

random.seed(9001)
random.randint(1, 10) # this will give the same output of 1
# 1

如果你不提供种子,那么它会生成不同的数字,而不是之前的1

random.randint(1, 10) # this gives 7 without providing seed
# 7

如果你提供不同的种子,它会给你一个不同的随机数

random.seed(9002)
random.randint(1, 10) # this gives you 5 not 1
# 5

因此,总的来说,如果您希望复制相同的随机数,请提供种子。确切地说,是同一颗种子。

其他回答

所有其他答案似乎都不能解释random.seed()的使用。 下面是一个简单的例子(来源):

import random
random.seed( 3 )
print "Random number with seed 3 : ", random.random() #will generate a random number 
#if you want to use the same random number once again in your program
random.seed( 3 )
random.random()   # same random number as before

Imho,当你再次使用random.seed(samedigit)时,它被用来生成相同的随机课程结果。

In [47]: random.randint(7,10)

Out[47]: 9


In [48]: random.randint(7,10)

Out[48]: 9


In [49]: random.randint(7,10)

Out[49]: 7


In [50]: random.randint(7,10)

Out[50]: 10


In [51]: random.seed(5)


In [52]: random.randint(7,10)

Out[52]: 9


In [53]: random.seed(5)


In [54]: random.randint(7,10)

Out[54]: 9

伪随机数生成器通过对值执行一些操作来工作。通常这个值是生成器生成的前一个数字。但是,第一次使用生成器时,没有以前的值。

播种一个伪随机数生成器会给它第一个“前一个”值。每个种子值将对应于给定随机数生成器的生成值序列。也就是说,如果你提供相同的种子两次,你会得到相同的数字序列两次。

通常,您希望为随机数生成器设置一些值,这些值将改变程序的每次执行。例如,当前时间是一个常用的种子。这不会自动发生的原因是,如果您愿意,您可以提供一个特定的种子来获得已知的数字序列。

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)

随机的。python中的seed(a, version)用于初始化伪随机数生成器(PRNG)。

PRNG是一种生成近似于随机数性质的数列的算法。这些随机数可以使用种子值重新生成。因此,如果您提供种子值,PRNG将使用种子从任意的起始状态开始。

参数a是种子值。如果a值为None,则默认使用当前系统时间。

and version是一个整数,指定如何将参数a转换为整数。缺省值为2。

import random
random.seed(9001)
random.randint(1, 10) #this gives output of 1
# 1

如果你想要复制相同的随机数,那么再次提供相同的种子

random.seed(9001)
random.randint(1, 10) # this will give the same output of 1
# 1

如果你不提供种子,那么它会生成不同的数字,而不是之前的1

random.randint(1, 10) # this gives 7 without providing seed
# 7

如果你提供不同的种子,它会给你一个不同的随机数

random.seed(9002)
random.randint(1, 10) # this gives you 5 not 1
# 5

因此,总的来说,如果您希望复制相同的随机数,请提供种子。确切地说,是同一颗种子。