Python で「random.seed()」はどのようにして一貫したランダム性を保証するのでしょうか?

Python のrandom.seed() について

Python では、random.seed() は乱数生成器 (RNG) を次のパラメータで初期化します。指定されたシード値。この値は RNG のアルゴリズムの開始点として機能し、RNG が生成する乱数のシーケンスを決定します。

ランダム性の一貫性

random.seed() が有効でない場合明示的に使用すると、RNG はデフォルトのシード値で初期化されます。この値はプログラムの実行ごとに異なる場合があります。これにより、一貫性のない、または予測不可能な乱数シーケンスが発生する可能性があります。

たとえば、random.seed() を使用しない次の Python コードを考えてみましょう。

import random

for i in range(5):
    print(random.randint(1, 10))

実行するたびに出力が変わる可能性があります。

一貫性のためのシーディング

random.seed() を使用すると、RNG が確実に実行されるようにシード値を指定できます。毎回同じ乱数のシーケンスを生成します。たとえば、シードを 9001 に設定すると、常に同じシーケンスが生成されます:

import random

random.seed(9001)

for i in range(5):
    print(random.randint(1, 10))

これにより、次のシーケンスが一貫して出力されます:

1
3
6
6
7

シードの利点

random.seed() の使用にはいくつかの利点があります:

• 決定性: プログラムのランダム性を制御できるようになり、特定の結果を再作成できるようになります。 .
• 再現性: 同じシード値を使用して、プログラムの異なる実行にわたって同じ乱数のシーケンスを生成できます。
• テストと再現性: 同じ乱数シーケンスが毎回生成されるようにできるため、ランダム性に依存するコードのテストとデバッグに役立ちます。

シード値の選択

シード値を選択するときは、その目的を考慮することが重要です。一般的な選択肢は次のとおりです。

• 定数値: 固定の数値シーケンスのテストまたは生成用。
• 現在の時刻:各実行を変更するシード。
• ユーザー入力: ユーザーがランダム性に影響を与えられるようにします。
• 暗号ハッシュ: より安全で予測不可能なシード用値。

以上がPython で「random.seed()」はどのようにして一貫したランダム性を保証するのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。