火腿的python代码，python种子函数

Python 种子函数是用于生成随机数的基础。它们很重要，因为在开发过程中，我们经常需要使用随机性来解决问题。Python 的种子函数有两种：random.seed() 和 numpy.random.seed()。

Python 的种子函数 random.seed() 可以使得每次程序运行时生成的随机数相同，以实现复现之前的结果。seed() 函数接收一个整数作为参数，该整数就是种子。如果不传递参数，则该函数会使用当前系统时间戳作为种子。这意味着如果在同一秒钟内运行脚本，则可能会得到相同的随机数序列。

下面是一个示例：

```python

import random

random.seed(10)

print(random.random())

random.seed(10)

print(random.random())

```

输出：

```python

0.5714025946899135

0.5714025946899135

```

我们可以看到，在使用相同的种子后，第二个随机数和第一个随机数相同。另外，我们也可以使用其他数字作为种子，来得到不同的随机数序列。

而在 NumPy 库中，该函数作用相同，但是生成不同类型的随机数。具体来说，numpy.random.seed() 可以生成均匀分布、正态分布和其他分布的随机数。

下面是一些用法示例：

```python

import numpy as np

# 均匀分布的随机数

np.random.seed(10)

print(np.random.rand(3))

np.random.seed(10)

print(np.random.rand(3))

# 正态分布的随机数

np.random.seed(10)

print(np.random.randn(3))

np.random.seed(10)

print(np.random.randn(3))

```

输出：

```python

[0.77132064 0.02075195 0.63364823]

[0.77132064 0.02075195 0.63364823]

[ 1.3315865 0.71527897 -1.54540029]

[ 1.3315865 0.71527897 -1.54540029]

```

同样的，我们可以得到相同的随机数序列。但是需要注意的是，NumPy 的种子函数只会影响使用该函数生成的随机数，而不影响其他函数生成的随机数。

Python 种子函数的使用可以为我们的代码带来重要的好处。在调试随机性代码时，我们可以固定随机序列，易于测试和排查错误。此外，该函数还可以确保数据的可重复性，以便在需要再次使用相同数据的场合下，我们能够得到相同的结果。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/