>>> random.seed(9001)   
>>> random.randint(1, 10)  
1     
>>> random.seed(9001)     
>>> random.randint(1, 10)    
1           
>>> random.seed(9001)          
>>> random.randint(1, 10)                 
1                  
>>> random.seed(9001)         
>>> random.randint(1, 10)          
1     
>>> random.seed(9002)                
>>> random.randint(1, 10)             
3

你试试这个。

我们说“随机”。Seed '将一个值提供给随机值生成器('random.randint()')，该生成器根据该种子生成这些值。随机数的一个必备属性是它们应该是可重复的。当你放入相同的种子，你会得到相同的随机数模式。通过这种方式，您可以从一开始就生成它们。你给出一个不同的种子——它以不同的首字母开始(上面3)。

给定一个种子，它会一个接一个地生成1到10之间的随机数。假设一个种子值有一组数字。

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
>>> 

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。

>>> random.seed(9001)   
>>> random.randint(1, 10)  
1     
>>> random.seed(9001)     
>>> random.randint(1, 10)    
1           
>>> random.seed(9001)          
>>> random.randint(1, 10)                 
1                  
>>> random.seed(9001)         
>>> random.randint(1, 10)          
1     
>>> random.seed(9002)                
>>> random.randint(1, 10)             
3

你试试这个。

我们说“随机”。Seed '将一个值提供给随机值生成器('random.randint()')，该生成器根据该种子生成这些值。随机数的一个必备属性是它们应该是可重复的。当你放入相同的种子，你会得到相同的随机数模式。通过这种方式，您可以从一开始就生成它们。你给出一个不同的种子——它以不同的首字母开始(上面3)。

给定一个种子，它会一个接一个地生成1到10之间的随机数。假设一个种子值有一组数字。

# Simple Python program to understand random.seed() importance

import random

random.seed(10)

for i in range(5):    
    print(random.randint(1, 100))

多次执行上面的程序…

第一次尝试:输出5个范围为1 ~ 100的随机整数

第二次尝试:打印相同的5个随机数字出现在上面的执行。

第三次尝试:相同

…等等

解释:每次运行上述程序时，我们都将seed设置为10，然后随机生成器将其作为参考变量。然后用一些预定义的公式，生成一个随机数。

因此，在下次执行时将seed设置为10，再次将引用号设置为10，然后再次启动相同的行为…

只要我们重置种子值，它就会给出相同的植物。

注意:改变种子值并运行程序，你会看到一个与前一个不同的随机序列。