pythonrandomseed原理_numpy.random.seed（）的使⽤实例
解析
numpy.random.seed()的使⽤实例解析
这个函数的使⽤⽅法，已经有前辈讲解过了，只是⾃⼰在测试的时候有⼀些思考，所以便写了这篇博客。下⾯是前辈⽂章的原话：
seed( ) ⽤于指定随机数⽣成时所⽤算法开始的整数值，如果使⽤相同的seed( )值，则每次⽣成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来⾃⼰选择这个值，此时每次⽣成的随机数因时间差异⽽不同。
编写如下第⼀份代码：
from numpy import *
num=0
while(num<5):
random.seed(5)
random在python中的意思print(random.random())
num+=1
运⾏结果为：
0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948
0.22199317108973948
可以看到，每次运⾏的结果都是⼀样的
修改代码，如下为第⼆份代码：
from numpy import *
num=0
random.seed(5)
while(num<5):
print(random.random())
num+=1
运⾏结果为：
0.22199317108973948
0.8707323061773764
0.20671915533942642
0.9186109079379216
0.48841118879482914
可以看到，和上⼀份代码的运⾏结果不同。这⾥每次的输出结果都是不⼀样的。这也就提醒了我们在以后编写代码的时候要明⽩⼀点：random.seed(something)只能是⼀次有效。其实仔细想想也很⾃然，如果不是⼀次有效，⽐如说是⼀直有效，那岂不是会影响到后续的代码中随机数的选取？
这次测试的代码⽐较可以说是很简单的，但是却暴露了我的⼀个思维上的漏洞：在这次测试中我虽然明⽩了：
seed( ) ⽤于指定随机数⽣成时所⽤算法开始的整数值，如果使⽤相同的seed( )值，则每次⽣成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来⾃⼰选择这个值，此时每次⽣成的随机数因时间差异⽽不同。
这段话的意思，但是我却先⼊为主地认为第⼆份代码的结果应和第⼀份代码中的⼀致。⽽通过反⾯思考，假设这个函数使⽤⼀次后便是⼀直有效的，那么每次⽣成的随即数都会相同，但是这样岂不是会影响到后续的代码中随机数的选取？
所以，以后学新的东西的时候，都要问⾃⼰傻问题，不断地去测试⾃⼰的想法以达到更深的理解。
故对于该函数的使⽤，可总结为：
seed( ) ⽤于指定随机数⽣成时所⽤算法开始的整数值。
1.如果使⽤相同的seed( )值，则每次⽣成的随即数都相同；
2.如果不设置这个值，则系统根据时间来⾃⼰选择这个值，此时每次⽣成的随机数因时间差异⽽不同。
3.设置的seed()值仅⼀次有效
总结
以上就是本⽂关于numpy.random.seed()的使⽤实例解析的全部内容，希望对⼤家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不⾜之处，欢迎留⾔指出。感谢朋友们对本站的⽀持！
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