`random.seed()`는 Python에서 예측 가능한 무작위성을 어떻게 보장합니까?

Python에서 random.seed()의 역할 이해

Python에서 random.seed()는 의사의 내부 상태를 초기화합니다. - 무작위 모듈에서 사용되는 난수 생성기(PRNG). Python 프로그램에서 이를 효과적으로 활용하려면 이를 이해하는 것이 중요합니다.

random.seed()는 어떻게 작동합니까?

PRNG는 시퀀스를 구성하여 작동합니다. "시드"라고 알려진 초기 값을 기반으로 하는 숫자입니다. 각 후속 숫자는 시퀀스의 이전 숫자를 사용하여 계산됩니다. Random 모듈을 처음 사용하면 기본 시드가 생성되지만, Random.seed()를 사용하여 특정 시드 값을 지정할 수 있으므로 일관되게 난수의 시퀀스를 재현할 수 있습니다.

예 :

다음 Python 코드 조각은 시드가 Random.randint()에서 생성된 난수 시퀀스에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.

import random

# Seed the random number generator with the value 9001
random.seed(9001)

# Generate five random numbers between 1 and 10
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))
print(random.randint(1, 10))

출력:

1
3
6
6
7

이 예에서 PRNG에 9001을 시드하면 후속 임의의 정수가 [1, 3, 6, 6, 7]로 일관되게 생성됩니다. 이 특정 시퀀스는 코드가 동일한 시드 값으로 실행될 때마다 재현됩니다.

random.seed()를 사용하는 이유는 무엇입니까?

예측 가능한 난수 시퀀스의 경우 , 일관된 테스트 데이터 세트를 생성하는 등, random.seed()가 유용합니다. 또한 디버깅 목적으로 여러 프로그램 실행에서 특정 결과를 재현할 수 있습니다.

일반적으로 현재 시간과 같이 프로그램 실행마다 변경되는 시드 값을 설정하는 것이 진정한 무작위 생성을 권장합니다. 순서. 이렇게 하면 코드가 실행될 때마다 PRNG가 고유한 시드로 초기화됩니다.

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