导语:
本文主要介绍了关于python随机数种子的特性的相关知识,包括pythonseed随机数种子,以及python 随机数种子这些编程知识,希望对大家有参考作用。
说明
1、
在多次重复调用中生成的随机数不同
。
随机数函数无论任何分布任何类型,
在确定了一次随机数种子后;
2、当再次声明同一个随机数种子时,随机数将从“头”开始。
以相同的顺序生成随机数。这里的“head”是random.seed(seed)声明之后随机数函数的第一次调用;
3、
生成的随机数会与之前(随机数种子0)运行的结果不同。
如果指定不同的随机数种子(seed=99),则不管任何随机数函数。
以上几点说明了随机数种子可以使每次产生相同随机数的具体含义。这里的same其实还有一个更笼统的内涵,就是环境无关性和跨平台。
实例
import random
# print(help(random))
def test_random_seed_in_std_lib(seed=0, cnt=3):
random.seed(seed)
print("test seed: ", seed)
for _ in range(cnt):
print(random.random())
print(random.randint(0,100))
print(random.uniform(1, 10))
print('\n')
test_random_seed_in_std_lib()
test seed: 0
0.8444218515250481
97
9.01219528753418
0.04048437818077755
65
5.373349269065314
0.9182343317851318
38
9.710199954281542
test_random_seed_in_std_lib()
test seed: 0
0.8444218515250481
97
9.01219528753418
0.04048437818077755
65
5.373349269065314
0.9182343317851318
38
9.710199954281542
test_random_seed_in_std_lib(99)
test seed: 99
0.40397807494366633
25
6.39495190686897
0.23026272839629136
17
7.8388969285727015
0.2511510083752201
49
5.777313434770537
本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。
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