python中的隨機(jī)數(shù)種子seed()用法說明
python隨機(jī)數(shù)種子seed()
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))
結(jié)果為:
[0.5488135 0.71518937]
[0.60276338 0.54488318]
再次運(yùn)行結(jié)果為:
[0.5488135 0.71518937]
[0.60276338 0.54488318]
想要在同一個程序中產(chǎn)生同一組隨機(jī)數(shù),需要在下一個函數(shù)設(shè)置一個相同的隨機(jī)種子
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))
結(jié)果為:
[0.5488135 0.71518937]
[0.5488135 0.71518937]
栗子2
import random random.seed(0) print("1: ", random.random()) # 生成同一個隨機(jī)數(shù) random.seed(0) print("2: ", random.random()) print("3: ", random.random()) print("4: ", random.random()) # 生成同一個隨機(jī)數(shù) random.seed(0) print("5: ", random.random()) print("6: ", random.random()) print("7: ", random.random())
結(jié)果為:
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是對應(yīng)的隨機(jī)數(shù)的種子,如果不設(shè)置這個值,則系統(tǒng)根據(jù)時間來自己選擇這個值,此時每次生成的隨機(jī)數(shù)因時間差異而不同。
生成的結(jié)果與代碼運(yùn)行的的次數(shù)沒有什么關(guān)系。分析結(jié)果可知,輸出值相同,與距離隨機(jī)數(shù)種子間隔也相同。由以上分析可見,1,2,5相同;3,6相同;4、7相同。
隨機(jī)種子的詳解
什么是隨機(jī)種子?
我們知道,隨機(jī)數(shù)是通過一些復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法得到的,那么 隨機(jī)種子(Random Seed)就是這些隨機(jī)數(shù)的初始值。
一般計算機(jī)里面產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)都是偽隨機(jī)數(shù)。 偽隨機(jī)數(shù),也是就一個一直不變的數(shù)。
import numpy as np num = 0 while (num < 5): np.random.seed(0) print(np.random.rand(1,5)) # 得到一個范圍從0到1的 1行5列的隨機(jī)數(shù) num += 1 print('-------------------------')
結(jié)果:
由結(jié)果可以看出來,這些都是偽隨機(jī)數(shù),也就是一直不變的隨機(jī)數(shù),所以我們可以通過輸入隨機(jī)種子,得到一個初始固定的隨機(jī)數(shù)。隨機(jī)種子的初始值,是一直不變的。
我們把隨機(jī)種子的賦值,放到循環(huán)外面,意思是只初始化一次
import numpy as np num = 0 np.random.seed(0) while (num < 5): print(np.random.rand(1,5)) num += 1 print('-------------------------')
看到,結(jié)果就不一樣了,但是初始化第一行的結(jié)果還是一樣的,這說明初始值一樣 ,而且你會發(fā)現(xiàn),無論你運(yùn)行多少遍,有了隨機(jī)種子,運(yùn)行的結(jié)果都是一樣的
但我們不需要隨機(jī)種子的時候,把隨機(jī)種子的賦值注釋掉
import numpy as np num = 0 #np.random.seed(0) while (num < 5): print(np.random.rand(1,5)) num += 1 print('-------------------------')
第一次結(jié)果:
第二次結(jié)果:
第三次結(jié)果:
此時結(jié)果就是完全隨機(jī),沒有一點(diǎn)章法。
所以我總結(jié)就是,通過隨機(jī)種子,通過一些復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法,你可以得到一組有規(guī)律的隨機(jī)數(shù),而隨機(jī)種子就是這個隨機(jī)數(shù)的初始值。隨機(jī)種子相同,得到的隨機(jī)數(shù)一定也相同。
隨機(jī)種子計算隨機(jī)數(shù)的計算方法
一般種子可以以當(dāng)前的系統(tǒng)時間,這是完全隨機(jī)的
算法1:平方取中法。
1)將種子設(shè)為X0,并mod 10000得到4位數(shù)
2)將它平方得到一個8位數(shù)(不足8位時前面補(bǔ)0)
3)取中間的4位數(shù)可得到下一個4位隨機(jī)數(shù)X1
4)重復(fù)1-3步,即可產(chǎn)生多個隨機(jī)數(shù)
這個算法的一個主要缺點(diǎn)是最終它會退化成0,不能繼續(xù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)。
算法2:線性同余法
1)將種子設(shè)為X0,
2)用一個算法X(n+1)=(a*X(n)+b) mod c產(chǎn)生X(n+1)
一般將c取得很大,可產(chǎn)生0到c-1之間的偽隨機(jī)數(shù)
該算法的一個缺點(diǎn)是會出現(xiàn)循環(huán)。
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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