`random.seed()` は Python の `random` モジュールのランダム性をどのように制御しますか?

Python のrandom.seed() の役割を理解する

Python のrandom モジュールは、擬似乱数を生成するための関数のセットを提供します。これらの数値が完全に任意でないことを保証するために、Python はシード値を利用して基礎となるアルゴリズムを初期化します。

random.seed() の関数

random.seed( ) ランダム モジュールによって使用される擬似乱数発生器 (PRNG) の内部状態を初期化します。シード値として機能する 1 つの引数を受け取ります。

シードの仕組み

PRNG は、前の値に繰り返し適用される数学関数に基づいて数値を生成します。シードが存在しない場合、Python は PRNG を任意の値で初期化します。

シードを提供すると、PRNG の開始点を制御でき、毎回同じ数値シーケンスが生成されるようになります。同じシードで呼び出されます。これは、再現可能な実験をテストまたは作成する場合に役立ちます。

例

次のコードを考えてみましょう。

import random

random.seed(9001)
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))

このコードは常に次の出力:

1
3
6

シードを別の値に変更すると、生成される数値のシーケンスはまったく異なります。

シードの実践的応用

シードは、ランダム性の一般的なアプリケーションには通常必要ありませんが、次のシナリオでは非常に貴重です。

• テスト: シードにより、コードの決定論的なテストが可能になります。乱数に依存します。
• 再現性: 複数の実行で同じシードを使用することで、実験またはシミュレーションを再現できます。
• 不偏データ:シード処理は、デフォルトのランダム初期化が適切でない場合に、ランダム サンプルからバイアスを排除するのに役立ちます。

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