Python で `random.seed()` はどのようにして同じ乱数シーケンスを保証するのでしょうか?

Python におけるrandom.seed() の役割を理解する

random.seed() は、Python の乱数生成において重要な関数ですが、いくつかの混乱を引き起こしています。その役割を明確にするために、例を詳しく見てみましょう:

import random
random.seed(9001)
print(random.randint(1, 10))  # 1
print(random.randint(1, 10))  # 3
print(random.randint(1, 10))  # 6
print(random.randint(1, 10))  # 6
print(random.randint(1, 10))  # 7

random.seed() が擬似乱数ジェネレータの初期値を設定するため、このコードは一貫して同じ乱数シーケンスを生成します。

擬似乱数ジェネレーター

擬似乱数ジェネレーターは前の値に基づいて後続の数値を生成します。ただし、プロセスを開始するには初期値が必要です。ここで、random.seed() が登場します。

random.seed() の関数

random.seed() は、パラメータとして整数を指定します。この整数は、生成される数値のシーケンスを決定するシードとして機能します。

再現性

毎回同じシード値を使用すると、同じシーケンスが保証されます。乱数が生成されます。これは、テストやデバッグなど、再現性が必要な状況に役立ちます。

アプリケーション

乱数ジェネレーターのシード処理は、多くの場合、プログラムの初期化中に行われます。これにより、ユーザーは特定のシードを指定してランダム性を制御し、異なる実行間で一貫性を維持できます。たとえば、現在時刻をシードとして使用して、毎回一意のシーケンスを生成できます。

擬似乱数ジェネレーターの初期値を設定する際のrandom.seed()の役割を理解することで、開発者はその能力を活用できます。生成されたシーケンスの制御を維持しながら、ランダム性を実現します。

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